5,极大似然的使用场景 极大似然的出发点是使得当前样本发生的可能性最大,所以当我们要求解的问题是关于数据模型为概率分布的数据时(大多为分类问题),就可以参考使用极大似然来作为代价函数(loss function)往往会在逻辑上更加清晰。 对于某些数值计算的求解问题也可以转换一下思考方式,比如在逻辑回归(LR)...
MLE和MAP在机器学习模型中分别代表什么 MLE = Logloss MAP = Logloss + Regularization 在贝叶斯统计学中,“最大后验概率估计”是后验概率分布的众数。利用最大后验概率估计可以获得对实验数据中无法直接观察到的量的点估计。它与最大似然估计中的经典方法有密切关系,但是它使用了一个增广的优化目标,进一步考虑了...