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深入理解监督学习的概率视角:从噪声、建模到MLE与MAP
本文深入探讨了监督学习中概率模型的构建,从数据中的不确定性出发,分层解析了如何通过模型近似真实映射并量化噪声。通过对最大似然估计(MLE)和最大后验估计(MAP)的详细推导与对比,揭示了参数估计背后的统计学原理及其在优化问题中的应用。
机器学习
最优化理论
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2025-06-02