01 EM算法 - 大纲 - 最大似然估计(MLE)、贝叶斯算法估计、最大后验概率估计(MAP)
EM算法的讲解的内容包括以下几个方面： 1、最大似然估计2、K-means算法3、EM算法4、GMM算法 __EM算法本质__是统计学中的一种求解参数的方法，基于这种方法，我们可以求解出很多模型中的参数。 1、最大似然估计在__求解线性模型__的过程中，我们用到了__最大似然估计(MLE)__的思想...
02 回归算法 - 线性回归求解 θ（最大似然估计求解）
回顾线性回归的公式：θ是系数，X是特征，h(x) 是预测值。 h(x) = θ0 + θ1x1 + θ2x2 + … + θnxn h(x) = Σ θixi（ i=0~n ） h(x) = θTX = [θ1,θ2,θ3,…,θn] * [x1,x2,x3,…,xn]T 最终要求是计算出θ的值，并...
【机器学习算法-python实现】最大似然估计(Maximum Likelihood)
1.背景 最大似然估计是概率论中常常涉及到的一种统计方法。大体的思想是，在知道概率密度f的前提下，我们进行一次采样，就可以根据f来计算这个采样实现的可能性。当然最大似然可以有很多变化，这里实现一种简单的，实际项目需要的...
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