深入理解机器学习与极大似然之间的联系

似然函数:事件A的发生含着有许多其它事件的发生。所以我就把这些其它事件发生的联合概率来作为事件A的概率,也就是似然函数。数据类型的不同(离散型和连续性)就有不同的似然函数

极大似然极大似然估计方法(Maximum Likelihood Estimate,MLE):那就是让这个似然函数的最大,目的是解决模型已定,参数未知的问题

可以发现,机器学习本身也是一种由数据(有标签或无标签)推测模型的过程,与极大似然估计十分类似。粗糙点说,极大似然的概率密度函数就像是机器学习的算法,要用偏导求得的参数就相当于机器学习里的参数(不是超参数,虽然有些算法只有超参数,这是一个大概的理解

相关推荐
白-胖-子4 小时前
深入剖析大模型在文本生成式 AI 产品架构中的核心地位
人工智能·架构
想要成为计算机高手5 小时前
11. isaacsim4.2教程-Transform 树与Odometry
人工智能·机器人·自动驾驶·ros·rviz·isaac sim·仿真环境
NeoFii6 小时前
Day 22: 复习
机器学习
静心问道6 小时前
InstructBLIP:通过指令微调迈向通用视觉-语言模型
人工智能·多模态·ai技术应用
宇称不守恒4.06 小时前
2025暑期—06神经网络-常见网络2
网络·人工智能·神经网络
小楓12017 小时前
醫護行業在未來會被AI淘汰嗎?
人工智能·醫療·護理·職業
数据与人工智能律师7 小时前
数字迷雾中的安全锚点:解码匿名化与假名化的法律边界与商业价值
大数据·网络·人工智能·云计算·区块链
chenchihwen7 小时前
大模型应用班-第2课 DeepSeek使用与提示词工程课程重点 学习ollama 安装 用deepseek-r1:1.5b 分析PDF 内容
人工智能·学习
说私域7 小时前
公域流量向私域流量转化策略研究——基于开源AI智能客服、AI智能名片与S2B2C商城小程序的融合应用
人工智能·小程序
Java樱木7 小时前
AI 编程工具 Trae 重要的升级。。。
人工智能