最大似然估计(MLE)，最大后验几率估计（MAP），贝叶斯估计入门讲解

时间 2020-02-11

标签最大估计 mle 几率 map 贝叶入门讲解繁體版

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已知数据X，去拟合某个几率模型的参数θ，是最基本的机器学习过程。本文将入门讲解3个最基本的方法：最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation，简称MLE)，最大后验几率估计（Maximum a Posteriori estimation，简称MAP），以及贝叶斯估计。下面的全部讲解都将用到这样的一组实验数据：抛一个硬币10次，获得以下结果：正正反正反正正正反正根

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