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原文：最大似然估計(jì) （MLE）最大后驗(yàn)概率（MAP）

文本語(yǔ)言模型的參數(shù)估計(jì)

Rivalry 閱114 轉(zhuǎn)4

聊一聊機(jī)器學(xué)習(xí)的MLE和MAP：最大似然估計(jì)和最大后驗(yàn)估計(jì)

520jefferson 閱18 轉(zhuǎn)2

專(zhuān)知主題鏈路知識(shí)推薦#4-機(jī)器學(xué)習(xí)中往往被忽視的貝葉斯參數(shù)估計(jì)方法

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五分鐘概率論-Beta 分布

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Beta分布、貝葉斯公式及共軛分布

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taotao_2016 閱32

極大似然估計(jì)與貝葉斯估計(jì)

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概率思維——Python貝葉斯推斷指南

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對(duì)拋硬幣試驗(yàn)中后驗(yàn)概率的理解

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貝葉斯在混合模型和分位數(shù)回歸中的應(yīng)用

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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的概率分布

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最大后驗(yàn)估計(jì)(MAP)

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我們來(lái)聊一聊機(jī)器學(xué)習(xí)的核心:參數(shù)估計(jì)以及貝葉斯模型

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