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機器學習複習0-頻率派vs貝葉斯派
時間 2021-01-18
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假設有以下數據: x服從該分佈。 頻率派 Θ 當做是一個未知的常量,X是隨機變量 一般使用MLE,即最大似然估計: 因爲每個樣本都獨立同部分iid,所以可以寫成連乘的形式,加log變成累加的形式。 貝葉斯派 Θ 是隨機變量,且服從某一個分佈 P ( Θ ) P(Θ) P(Θ), P ( Θ ) P(Θ) P(Θ)也叫做先驗概率。 參數估計方法MAP - 最大後驗概率估計: 定義:後驗概率的參數Θ服
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