对于连续目标函数的学习问题，当误差为正态分布，而且在没有任何先验知识的条件下，最大似然估计与最小均方误差等价，对此给予证明。
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- 2021-11-11 23:04回答 2 已采纳 代码如下： #include <stdio.h> #include <math.h> //判断数中是否有重复数字，且不含0和9 int isReapeat(int n) {
- 2022-02-16 11:22回答 2 已采纳 你的训练样本是7个，测试样本是5个，得到的output_test、test_simu和error应该都是3行5列的矩阵，matlab用plot(A)，如果A是矩阵的话，会画出每一列数据的线，也就是你每
- 2022-09-15 10:28回答 1 已采纳 首先题主的epoch，matlab比pytorch多了600轮，一个1k，一个400，另外就是lr，对不上。然后可能还有其它值，没有细看了。那一个步长小，学习慢，轮数少，和一个相反的，没有可比性，可能
- 2019-04-12 11:56_Yucen的博客 题目 一个有偏的硬币，抛了100次，出现1次人头，99次字。请用最大似然估计（ML）和最小均方误差（LSE）估计出现人头的概率。 解析
- 2021-05-04 17:55回答 2 已采纳 def f2(data,col): m = data[col].mean() v = data[col].var() t1 = m - 3*v t2 = m
- 2022-10-16 20:37回答 2 已采纳 loss先下降后上升，可能的原因之一是学习率比较大，随机梯度下降算法没法收敛。其他的疑问有点不太理解你的意思，哈哈！
- 2023-02-19 08:55回答 4 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写： import numpy as np import pickle #回归模型 def f(x, theta): return np.dot(thet
- 2022-01-27 19:53fb_help的博客 最小化平方误差问题与（在噪声是高斯分布假设下的）最大似然估计是等价的。 证明 同样是解决直线拟合问题： 最小化S(a,b)即为最小化平方误差问题 最终可解的： 最小二乘与极大似然方法的关系 最小二乘法是在概率...
- 2022-09-22 14:57回答 4 已采纳 因为这里的loss是tensor，所以调用loss.numpy()将其转换为numpy数组。这里最主要的原因是loss_all一开始不是tensor类型，如果loss_all是tensor类型，则可以
- 2021-09-09 16:49回答 2 已采纳 原值和预测值都与时间保持一一对应，设定时间为横轴，保持date要与pre,acc长度一致，试一试看。
- 2021-04-03 17:33回答 2 已采纳 1 如果用软件作图, python中matplotlib 和seaborn工具包可以做类似的图. 可以参考下seaborn的官网: https://seaborn.pydata.org/exampl
- 2019-03-16 22:41weixin_30699465的博客 Proof: 转载于:https://www.cnblogs.com/shanyr/p/10544777.html
- 2023-03-06 16:43回答 8 已采纳 这个可以有，你把数据集发给我吧
- 2022-07-29 14:21小殊小殊的博客 最大似然估计和最小二乘法是机器学习中经常用到的两种方法，它们既有区别又有千丝万缕的联系，而且容易搞混，今天我们以简单的线性回归为例（简单到没有偏执，只有权重w），简单介绍一下两种算法。...
- 2019-06-17 11:42cjn_的博客 一、最小二乘法和最大似然估计 最小二乘法可以从Cost/Loss function角度去想，这是统计（机器）学习里面一个重要概念，一般建立模型就是让loss function最小，而最小二乘法可以认为是 loss function = （y_hat -y )...
- 2021-10-10 20:38不学无术的小镇做题家的博客 问题背景 曲线拟合问题，给定参数www和输入xxx，用多项式函数来拟合...我们都知道曲线拟合问题，可以用均方误差最小化来解决，也就是使以下函数的值最小化： E(w)=12∑n=1N(y(xn,w)−tn)2 E(\textbf{w}) = \frac{1}{2}
- 2021-07-14 15:30jediael_lu的博客 关于最大似然估计法的基本原理请参考《概率论与数理统计》P152或参考《深度学习》chpt 5.5 文章目录1、最大似然估计的一般理论2、最大似然估计的性质3、最大似然估计推导逻辑回归的损失函数4、线性回归的损失函数5、...
- 2019-03-21 15:45HW_WY的博客 最大似然估计与最小二乘法的解释： 最大似然估计：现在已经拿到了很多个样本（你的数据集中所有因变量），这些样本值已经实现，最大似然估计就是去找到那个（组）参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大...
- 2015-02-12 09:01机器学习的讲义，主要介绍利用矩阵和最大似然估计推导最小均方误差函数。
- 2013-10-04 16:12继续微笑lsj的博客 我们设想一个问题如下：学习器工作在X的实例空间和假设空间H，我们现在的任务就是根据实例空间X，然后在H空间中学习出h满足：y = h(x)。现在我们给出了训练样集D，但是D含有随机噪声，但是此噪声服从高斯分布。即...
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