Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化

发布时间：2020-12-14 00:58:52 所属栏目：百科来源：网络整理

导读：Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 在统计学中有两个学派，一个是频率学派，另一个是贝叶斯学派。频率学派认为参数 θ 是一个固定的值，而不是随机变量，只不过是不知道它的值而已；而贝

Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化

声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/

在统计学中有两个学派，一个是频率学派，另一个是贝叶斯学派。频率学派认为参数 $theta$ 是一个固定的值，而不是随机变量，只不过是不知道它的值而已；而贝叶斯学派则认为任何参数 $theta$ 都是一个随机变量，也有自己的概率分布。所以这两个学派分别形成了最大似然估计（maximum likelihood estimate，MLE）和最大后验估计（maximum a posteriori estimate，MAP），实际上后验概率等于似然函数乘以 $theta$ 的先验概率。

2015-9-28 艺少

（编辑：李大同）

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