最大似然估计和最小二乘法怎么理解? 说的通俗一点啊,最大似然估计,就是利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值…
如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」? 这篇回答节选自我在CSDN上的专栏《机器学习中的数学:概率统计》中的一篇文章,我们来好好谈一下极大似然…
在进行极大似然估计的时候如果最后一步求完导以后发现θ不可能为0,比如说恒大于零或者恒小于零咋弄啊
最大似然估计和最小二乘法怎么理解? 说的通俗一点啊,最大似然估计,就是利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值…
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在进行极大似然估计的时候如果最后一步求完导以后发现θ不可能为0,比如说恒大于零或者恒小于零咋弄啊