@正態分佈 / 博客 RSS 訂閱

Nov 20 2025

mob64ca1401464d - Sigmoid函數參數極大似然matlab 參數的極大似然估計

極大似然估計，通俗理解來説，就是利用已知的樣本結果信息，反推最具有可能（最大概率）導致這些樣本結果出現的模型參數值！ 換句話説，極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法，即：“模型已定，參數未知”。 可能有小夥伴就要説了，還是有點抽象呀。我們這樣想，一當模型滿足某個分佈，它的參數值我通過極大似然估計法求出來的話。比如正態分佈中公

極大似然估計 , 正態分佈 , 人工智能 , 最大似然估計 , 深度學習

收藏 評論

Nov 21 2025

mob64ca140088a9 - 正態分佈 理賠 保險 機器學習 正態分佈的故事

正態分佈 神説，要有正態分佈，就有了正態分佈。 神看正態分佈是好的，就讓隨機誤差服從了正態分佈。 創世紀—數理統計 1. 正態分佈，熟悉的陌生人 學過基礎統計學的同學大都對正態分佈非常熟悉。這個鐘形的分佈曲線不但形狀優雅，它對應的密度函數寫成數學表達式 f(x)=12π−−√σe−(x−μ)22σ2 也非常具有數學的美感。其標準化後的概率密度

機器學習 , 正態分佈 , 二項分佈 , 數理統計 , 人工智能 , 正態分佈 理賠 保險 機器學習

收藏 評論