李文哲博士-贝叶斯思想以及与最大似然估计、最大后验估计的区别
ML-最大似然估计MAP-最大后验估计贝叶斯估计三者的关系及区别(本篇博客来自2016年4月16日晚上,小象学院组织的李文哲老师的微课转载注明) 一。机器学习 核心思想是从past experience中学习出规则,从而对新的事物进行预测。对于监督学习来说,有用的样本数目越多,训练越准确。用下图来表示机器学习的过程及包含的知识:简单来说就是:首先要
·
ML-最大似然估计MAP-最大后验估计贝叶斯估计三者的关系及区别(本篇博客来自2016年4月16日晚上,小象学院组织的李文哲老师的微课转载注明) 一。机器学习 核心思想是从past experience中学习出规则,从而对新的事物进行预测。对于监督学习来说,有用的样本数目越多,训练越准确。用下图来表示机器学习的过程及包含的知识:简单来说就是:首先要
所有评论(0)