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交叉验证(CrossValidation)方法思想以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分

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极大似然概估计使用情况：模型已定，参数未知 f(x1,x2,...,xn|Θ) 假设所有采样独立同分布，f为模型，θ为模型参数 定义似然函数： L(Θ|x1,x2,...,xn)=f(x1,x2,...,xn|Θ) 使函数值最大化（对Θ取一阶导数）的Θ值就是 Θ的最大似然估计 求法： 因为独立同分布 L(Θ|x1,x2,...,xn)=f(x1,x2,...,x

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