Линейная регрессия: подход максимального правдоподобия Линейная регрессия - один из самых основных алгоритмов машинного обучения, и просто он пытается уместить наши данные на линии (y = mx + b). В этой статье мы увидим линейную регрессию с совершенно другой точки зрения. Давайте попробуем увидеть линейную регрессию с точки зрения вероятности, в частности, используя подход MLE: Maximum Likelihood Estimate. В линейной регрессии у нас есть следующее уравнение: y^n = mx_n+b Мы..

Вероятно, одним из самых популярных и простых методов оценки параметров является оценка машинного обучения, и теорема Байеса, будучи самостоятельным гением, имеет множество приложений. Но можно ли рассматривать машинное обучение (не машинное обучение) как приложение теоремы Байеса? Давайте посмотрим. Давайте резюмируем теорему Байеса, используя очень простую и простую задачу выбора урны и шара, проблемы, которые встречаются как самая первая проблема применения теоремы Байеса...