JavaShuo
欄目
標籤
最大似然函數和最小二乘法的區別和理解
時間 2021-01-02
標籤
機器學習
線性迴歸
最大似然估計
人工智能
欄目
應用數學
简体版
原文
原文鏈接
對於最小二乘法,當從模型中選擇n個樣本觀察值時,參數的合理性要求就是讓模型更好地擬合這個樣本數據,就是讓觀察值和估計值之間的誤差更小。而對於最大似然函數,當從模型中選擇n個樣本觀察值時,合理的參數估計就是讓從模型抽取這n個樣本觀察值的概率最大化。這是從不同的原理出發的兩種參數估計法。 在最大似然法中,通過選擇參數,讓已知數據在某種意義上最有可能出現,這個某種意義上指的就是最大似然估計,而似然函數指
>>阅读原文<<
相關文章
1.
似然函數(likelihood)、最大似然函數、最小二乘解
2.
最大似然估計和最小二乘法怎麼理解?
3.
極大似然估計和最小二乘法區別
4.
最大似然法和最小二乘損失函數的異同
5.
最大似然估計和最小二乘估計的區別與聯繫
6.
極大似然與最小二乘
7.
最大似然,最小二乘,最大後驗
8.
最大似然估計(MLE)與最小二乘估計(LSE)的區別
9.
最小二乘法的極大似然解釋
10.
最小二乘法,最大似然估計
更多相關文章...
•
事務的四大特性和隔離級別
-
Hibernate教程
•
BASE原理與最終一致性
-
NoSQL教程
•
TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
•
PHP Ajax 跨域問題最佳解決方案
相關標籤/搜索
最小二乘
數組和函數
最最
最小
解和
和解
最大
最大數
大和
和數
應用數學
XLink 和 XPointer 教程
MySQL教程
NoSQL教程
算法
數據傳輸
數據庫
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
「插件」Runner更新Pro版,幫助設計師遠離996
2.
錯誤 707 Could not load file or assembly ‘Newtonsoft.Json, Version=12.0.0.0, Culture=neutral, PublicKe
3.
Jenkins 2018 報告速覽,Kubernetes使用率躍升235%!
4.
TVI-Android技術篇之註解Annotation
5.
android studio啓動項目
6.
Android的ADIL
7.
Android卡頓的檢測及優化方法彙總(線下+線上)
8.
登錄註冊的業務邏輯流程梳理
9.
NDK(1)創建自己的C/C++文件
10.
小菜的系統框架界面設計-你的評估是我的決策
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
似然函數(likelihood)、最大似然函數、最小二乘解
2.
最大似然估計和最小二乘法怎麼理解?
3.
極大似然估計和最小二乘法區別
4.
最大似然法和最小二乘損失函數的異同
5.
最大似然估計和最小二乘估計的區別與聯繫
6.
極大似然與最小二乘
7.
最大似然,最小二乘,最大後驗
8.
最大似然估計(MLE)與最小二乘估計(LSE)的區別
9.
最小二乘法的極大似然解釋
10.
最小二乘法,最大似然估計
>>更多相關文章<<