機器學習複習0-頻率派vs貝葉斯派

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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