草庐IT

机器学习强基计划4-2:通俗理解极大似然估计和极大后验估计+实例分析

Mr.Winter` 2023-12-21 原文

目录

0 写在前面

机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

?详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集)

1 从一个例子出发

某硬币有 θ \theta θ

有关机器学习强基计划4-2:通俗理解极大似然估计和极大后验估计+实例分析的更多相关文章

  1. ruby - 在 Windows 机器上使用 Ruby 进行开发是否会适得其反? - 2

    这似乎非常适得其反,因为太多的gem会在window上破裂。我一直在处理很多mysql和ruby​​-mysqlgem问题(gem本身发生段错误,一个名为UnixSocket的类显然在Windows机器上不能正常工作,等等)。我只是在浪费时间吗?我应该转向不同的脚本语言吗? 最佳答案 我在Windows上使用Ruby的经验很少,但是当我开始使用Ruby时,我是在Windows上,我的总体印象是它不是Windows原生系统。因此,在主要使用Windows多年之后,开始使用Ruby促使我切换回原来的系统Unix,这次是Linux。Rub

  2. LC滤波器设计学习笔记(一)滤波电路入门 - 2

    目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》,侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路,但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放,所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器:主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器:由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波,最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联,可对主要次谐波(3、5、7)构成低阻抗旁路。无源滤波器:无源滤波器,又称

  3. CAN协议的学习与理解 - 2

    最近在学习CAN,记录一下,也供大家参考交流。推荐几个我觉得很好的CAN学习,本文也是在看了他们的好文之后做的笔记首先是瑞萨的CAN入门,真的通透;秀!靠这篇我竟然2天理解了CAN协议!实战STM32F4CAN!原文链接:https://blog.csdn.net/XiaoXiaoPengBo/article/details/116206252CAN详解(小白教程)原文链接:https://blog.csdn.net/xwwwj/article/details/105372234一篇易懂的CAN通讯协议指南1一篇易懂的CAN通讯协议指南1-知乎(zhihu.com)视频推荐CAN总线个人知识总

  4. 深度学习部署:Windows安装pycocotools报错解决方法 - 2

    深度学习部署:Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯:公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时,遇到的各种各样的问题及解决办法,希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal

  5. ruby - 我的 Ruby IRC 机器人没有连接到 IRC 服务器。我究竟做错了什么? - 2

    require"socket"server="irc.rizon.net"port="6667"nick="RubyIRCBot"channel="#0x40"s=TCPSocket.open(server,port)s.print("USERTesting",0)s.print("NICK#{nick}",0)s.print("JOIN#{channel}",0)这个IRC机器人没有连接到IRC服务器,我做错了什么? 最佳答案 失败并显示此消息::irc.shakeababy.net461*USER:Notenoughparame

  6. ruby - 我正在学习编程并选择了 Ruby。我应该升级到 Ruby 1.9 吗? - 2

    我完全不是程序员,正在学习使用Ruby和Rails框架进行编程。我目前正在使用Ruby1.8.7和Rails3.0.3,但我想知道我是否应该升级到Ruby1.9,因为我真的没有任何升级的“遗留”成本。缺点是什么?我是否会遇到与普通gem的兼容性问题,或者甚至其他我不太了解甚至无法预料的问题? 最佳答案 你应该升级。不要坚持从1.8.7开始。如果您发现不支持1.9.2的gem,请避免使用它们(因为它们很可能不被维护)。如果您对gem是否兼容1.9.2有任何疑问,您可以在以下位置查看:http://www.railsplugins.or

  7. ruby - 我如何学习 ruby​​ 的正则表达式? - 2

    如何学习ruby​​的正则表达式?(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具,因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby​​的正则表达式?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/1881231/

  8. ruby - 有人可以解释一下在 Ruby 中注入(inject)的真实、通俗易懂的用法吗? - 2

    我正在学习Ruby,遇到了inject。我正处于理解它的风口浪尖,但当我是那种需要真实世界的例子来学习一些东西的人时。我遇到的最常见的例子是人们使用inject来添加一个(1..10)范围的总和,我不太关心这个。这是一个任意的例子。在实际程序中我会用它做什么?我正在学习,所以我可以继续使用Rails,但我不必有一个以Web为中心的示例。我只需要一些我可以全神贯注的目标。谢谢大家。 最佳答案 inject有时可以通过它的“其他”名称reduce更好地理解。它是一个对Enumerable进行操作(迭代一次)并返回单个值的函数。它有许多有

  9. 深度学习12. CNN经典网络 VGG16 - 2

    深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG(VisualGeometryGroup)是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军,定位竞赛冠军;VGG网络采用连续的小卷积核(3x3)和池化层构建深度神经网络,网络深度可以达到16层或19层,其中VGG16和VGG

  10. 机器学习——时间序列ARIMA模型(四):自相关函数ACF和偏自相关函数PACF用于判断ARIMA模型中p、q参数取值 - 2

    文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式:ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk​=Var(yt​)Cov(yt​,yt−k​)​其中分子用于求协方差矩阵,分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型,求出其滞

随机推荐