最大似然估计对付各种分布

最大似然估计对付各种分布_第1张图片
1伯努利分布基本概念了解或复习:参考链接1

2二项分布,也叫做n重伯努利分布 参考链接2
两者的区别来自知乎 参考链接3
二项分布的MLE:参考链接4
二项分布和伯努利分布的MLE 参考链接5

3.均匀分布的参数估计 参考链接4
均匀分布的参数估计 参考链接
就是这么多数的最大值和最小值,分别就是他的a和b

4.正太分布用numpy生成的参数参考链接
一维的正态分布基于MLE的参考链接

5.MLE和MAP的一些区别,带着beta的MAP 参考链接

重点需要划清楚概念的是:数据分布,和预测数据分布的方法

1.上面提到的是各种分布,也就是数据的分布情况,比如伯努利分布,二项分布,高斯分布,均匀分布,正态分布。还有最新的作业里面的Beta分布,他们都是数据的分布情况,这里要非常重点。

2.MLE和MAP是两种预测数据分布的方法之一,他们就是用来预测上面的,两者的区别在于后者会加入先验项,可以看看上面那片关于分布的文章。其中就是用了Beta分布下的MAP。MAP和MLE

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