《コンピュータービジョン：モデル、学習、推論》第4章－確率モデルのフィッティング
4.1 最大尤度法（MLE）－「最も似ているものが最良」
最大尤度法は、観測データを基に、データが最も尤度（発生確率）が高いモデルパラメータを選択する手法です。尤度関数L(θ|X)は、パラメータθを持つときにデータXが観測される確率を表します。MLEの目的は、この尤度関数を最大化し、データを最も良く説明できるθを求める 것입니다。
4.2 最大後覚法（MAP）－「デー ...
6月20日 17:16 投稿