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.
FM理論與實踐
2.
Google開發者大會,你想知道的都在這裏
3.
IRIG-B碼對時理解
4.
乾貨:嵌入式系統設計開發大全!(萬字總結)
5.
從域名到網站—虛機篇
6.
php學習5
7.
關於ANR線程阻塞那些坑
8.
android studio databinding和include使用控件id獲取報錯 不影響項目正常運行
9.
我女朋友都會的安卓逆向(四 動態調試smali)
10.
io存取速度
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<<