一起学西瓜书07 贝尔斯分类器

(二) 极大似然估计

前言 举例 极大释然估计

可以通过下面的文章理解一下,之前在统计学里面已经学过了,这里就不详细介绍了
如何通俗地理解“最大似然估计法”?

这里的$D_c$Dc​就是之前链接里面的集合 比如抛了n次硬币组成的集合
注意这里假设样本是独立的, 所以对于集合里面每个元素的概率我们可以采取连乘的方法,这就是似然函数
通过对数的方法求出最大值,之前在统计学里面使用的方法是求导数等于0的点

之前的图片里面说了贝叶斯学派 假定参数服从一个先验分布 ,这里也就是正态分布 如下

如上图所说,虽然我们可以更简单的求出均值和方差,但准确性依赖于我们所假设的概率分布跟真实数据的分布是否吻合