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极大似然估计极大似然数学推导总结参考内容极大似然数学推导抛硬币在掷硬币实验中估计出现正面向上的概率θ\thetaθ极大似然估计xi={1，正0，负其中xi服从二项分布B(1,θ)x_i = \left\{\begin{matrix}1，正\\0，负\end{matrix}\right. 其中x_i服从二项分布B(1,\theta)xi​={1，正0，负​其中xi​服从二项分布B(1,θ)概率函数P(X=x)=θx(1−θ)(1−x)P(X=x)={\theta^x{(1-\thet

统计机器学习导论1.知识树2.监督学习2.1.监督学习的实现步骤2.2.监督学习数学定义3.统计学习要素3.1.要素1：模型（假设空间）3.2.要素2：策略**3.3.算法4.模型评估与选择4.1.训练误差4.2.测试误差5.正则化与交叉验证5.1.正则化5.2.交叉验证6.泛化能力7.生成模型与判别模型8.统计学习三大问题8.1.分类问题导入1.知识树2.监督学习2.1.监督学习的实现步骤得到一个有限的训练数据集合确定模型的假设空间，也就是所有的备选模型确定模型选择的准则，即学习的策略