三个不同的估计框架. MLE最大似然估计:根据训练数据,选取最优模型,预测.观测值D,training data:先验为P(θ). MAP最大后验估计:后验概率. Bayesian贝叶斯估计:综合模型.权重叠加. Coin Toss Problem 扔硬币问题 硬币不均匀,P(H正面)=θ 若所投硬币序列为HHTHHT. 可以看出,若由人直接感官判断,正面概率为2/3.这其中包含了MLE思想. 由MLE严格推导可以得出正面概率确实为2/3. MAP近似到MLE 当n足够大时,先验P(θ)可以忽略…