MLE極大似然估計和EM最大期望演算法
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極大似然估計和EM算法
tle 標準 rod 獨立 ble com 評估 n) date title: 最大似然估計和EM算法 date: 2018-06-01 16:17:21 tags: [算法，機器學習] categories: 機器學習 mathjax: true --- 本文是對最大似
極大似然估計和EM演算法
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極大似然估計思想的最簡單解釋
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獨立同分布 獨立性 概念：事件A，B發生互不影響 公式：P(XY)=P(X)P(Y) ， 即事件的概率等於各自事件概率的乘積 舉例： 正例：兩個人同時向上拋硬幣，兩個硬幣均為正面的概率 反例：獅子在某地區出現的概率為X，老虎出現概率為Y，同時出現
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python機器學習案例系列教程——極大似然估計、EM演算法
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極大似然估計，最大後驗概率估計(MAP)，貝葉斯估計
1、貝葉斯公式 三種引數估計方法都和貝葉斯公式有關，因此首先從分析貝葉斯公式入手： 貝葉斯公式可以表達為： posterior：通過樣本X得到引數的概率 likehood：通過引數得到樣本X的概率 prior：引數的先驗概率，一般是根據人的先驗知識來得出的。比如人們傾
極大似然估計與最小二乘法(轉自知乎)
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