（三）机器学习模型参数的极大似然估计

AI100 2023-01-12 23:11:09

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高斯混合模型相关资料包括极大似然估计求解完全推导过程包括EM求解的完全推导过程深入浅出很快就能入门了

文章目录一、什么是极大似然估计？二、极大似然原理及数学表示三、极大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation,MLE)四、 极大似然估计法求估计值的步骤：五、极大似然估计法应用六、总结一、什么是极大似然估计？ 1.首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式： 2.在日常生活中，我们很容易无意中就使用到极大似然估计的思想，只是我们并不知道极大似然估计在数学中的如...

前言 极大似然估计在机器学习中很多模型都会用到，理解了极大似然估计对后面学习机器学习有很大帮助。 极大似然估计听着很高冷，光看名字就让需要数学不好的同学望而却步。其实说了就是根据统计结果，反推什么情况下最可能发生这个结果。再简单的说就是：根据统计结果反推事件发生的概率。再简单了说就是现有方程： f=ax+byf = ax + byf=ax+by 已知f, x, y 的值已知，反推参数a，b的值...

极大似然估计和最大后验概率估计的相关知识

极大似然估计 以前多次接触过极大似然估计，但一直都不太明白到底什么原理，最近在看贝叶斯分类，对极大似然估计有了新的认识，总结如下：贝叶斯决策首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式：其中：p(w)：为先验概率，表示每种类别分布的概率；：类条件概率，表示在某种类别前提下，某事发生的概率

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