https://zhuanlan.zhihu.com/p/32480810频率学派-Frequentist-MaximumLikelihoodEstimation(MLE，最大似然估计)贝叶斯学派-Bayesian-MaximumAPosteriori(MAP，最大后验估计)有时候和别人聊天，对方会说自己有很多机器学习...

在Coursera机器学习课程中，第一篇练习就是如何使用最小均方差(LeastSquare)来求解线性模型中的参数。本文从概率论的角度---最大化似然函数，来求解模型参数，得到线性模型。本文内容来源于：《AFirstCourseofMachineLearning》中的第一章和第二章。 先来看一个线性模型的例子...

在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，&ld...

知乎上关于似然的一个问题：https://www.zhihu.com/question/54082000概率(密度)表达给定下样本随机向量的可能性，而似然表达了给定样本下参数(相对于另外的参数)为真实值的可能性。 http://www.cnblogs.com/zhsuiy/p/4822020.html常说的概...

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模型已定，参数未知　　已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。  ...

在机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（1）文章中介绍了先验分布和似然函数，接下来，将重点介绍后验概率，即通过贝叶斯定理，如何根据先验分布和似然函数，求解后验概率。 在这篇文章中，我们通过最大化似然函数求得的参数r与硬币的抛掷次数(抛掷次数是10，求得的r...

一，本文将基于“独立重复试验---抛硬币”来解释贝叶斯理论中的先验概率、似然函数和后验概率的一些基础知识以及它们之间的关系。本文是《AFirstCourseofMachineLearning》的第三章的学习笔记，在使用贝叶斯方法构造模型并用它进行预测时，总体思路是：在已知的先验知识(先验概率分布...

在使用最大似然法来求解线性模型（3）-求解似然函数文章中，我们让logL对w求一阶偏导数，让偏导数等于0，解出w，这个w就是使logL取最大值的w那为什么令一阶偏导数等于0，求得的w就能够使logL取最大值呢？ 在高等数学中，对于一元可导函数f(x)而言，一阶导数f′(x)=0的点称为拐点。而拐点...

根据 使用最大似然法来求解线性模型（2）-为什么是最大化似然函数？ 中提到，某个随机变量tn的条件概率 服从均值为wT*xn，方差为σ2的正态分布。 现在假设有N个样本点，它们的联合概率密度为： 由于在给定了w和σ2的条件下，tn之间是相互独立的...

根据使用最大似然法来求解线性模型（1），待求解的线性模型如下式：tn=wT*xn+ξn第xn年的百米赛跑的时间tn，与两个参数有关：一个是w，另一个则是该年对应的一个误差值(noise)在求解w和 ξ之前，先观察一下误差值的特点： 误差有正有负，是一个随机变量。误差与年份无关，每一个年份...

置顶 2017年03月12日21:28:00 feilong_csdn 阅读数23234更多分类专栏： 机器学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC4.0BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog....