机器学习理论基础 | 最大似然函数
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概率函数 vs 似然函数 : p(x|θ) (概率函数是θ,已知,求x的概率。似然函数是x已知,求θ)
求最大似然函数估计值的一般步骤:
(1)写出似然函数;
(2)对似然函数取对数,并整理;
(3)求导数,令导数为0,得到似然方程;
(4)解似然方程,得到的参数即为所求;
最大似然函数推导交叉熵:
二分类问题二分类模型可认为符合二项分布,设X={0,1}, 为样品的真实类别。
则有
因此有
对于m次观察结果,则有
写出似然函数
为了方便计算,
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机器学习基础系列--先验概率 后验概率 似然函数 最大似然估计(MLE) 最大后验概率(MAE) 以及贝叶斯公式的理解