ai讲师人工智能讲师叶梓《人工智能概念入门》机器学习深度学习讲师-15
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（人工智能基础课件29页）
MLE示例
- 如图所示，有两枚硬币A、B，每一个实验随机取一枚抛掷10次，共5个实验。
- 如果我们可观测到每一次所取的硬币，就可根据极大似然估计求解参数A、B为正面的概率θ=(θA,θB)，。
（30页）
高斯分布的MLE示例
- import numpy as np
- import matplotlib.pyplot as plt
- fig = plt.figure()
- mu = 30 # mean of distribution
- sigma = 2 # standard deviation of distribution
- x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
- def mle(x):
- u = np.mean(x)
- return u, np.sqrt(np.dot(x - u, (x - u).T) / x.shape[0])
- print(mle(x))
- num_bins = 100
- plt.hist(x, num_bins)
- plt.show()
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