Re: [姆咪] maximum likelihood已回收
※ 引述《int0x80 (夜に紛れ)》之銘言：
: ※ 引述《std92050 (熊貓大學劣等生)》之銘言：
: : 這樣看起來MLE很trivial，但這也是因為你一開始就用了太多參數overfitting了，
: : 之後也沒辦法根據這個結果做預測
: 我其實對這種統計的東西只有在大學機率課的時候學過一點點
: 不過我記得在教 MLE 的時候是說
: 既然他們似乎沒有明顯哪一個比較好，那你就拿能夠有最大 likelihood 的
: 然後這和 uniform prior 下的 MAP 會有一樣的結果
: 可是如果因為用太多參數而 overfit 就限縮參數的範圍的話
: 感覺和把某些參數的 prior 設為 0 是一樣意思
: 那既然你可以假設某些 prior 是 0，那似乎就沒有設 uniform prior 的理由了
: 就是你既然能夠對什麼比較有可能有所假設（例如是飛天麵神的機率為零）
: 那何不假設的仔細一點，而硬要直接拿 likelihood 呢
: 我當時是這麼想的，可能有點蠢，不過我的確不懂用 MLE 的理由
ML不就是給定distribution跟未知參數
然後你最佳化機率最高的參數就是最好的參數
阿如果沒給定distribution就部會算了
哈 這就是我小鎮做題家的極限了吧
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噓
04/13 01:21,
04/13 01:21
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