这个暂时还不太明白，先写一点明白的。EM:最大期望算法，属于基于模型的聚类算法。是对似然函数的进一步应用。我们知道，当我们想要估计某个分布的未知值，可以使用样本结果来进行似然估计，进而求最大似然估计就可以估计出要求的参数。但是有时候还会有未知参数，这样就不能使用极大似然估计。当然这个参数与我们要估计...
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2014-08-05 18:17:09
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简介：在概率统计中有两种主要的方法：参数统计和非参数统计（或者说参数估计和非参数估计）。 其中，参数估计是概率统计的一种方法。主要在样本知道情况下，一般知道或假设样本服从某种概率分布，但不知到具体参数（或者知道具体模型，但不知道模型的参数）。
参数估计就是通过多次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。...
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2014-07-23 22:39:07
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接着上次的一篇文章：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/27365941
在上次这篇文章中，对于Logistic回归问题，我们已经写出它的最大似然函数，现在来求最大似然估计。所以对似
然函数求偏导数，得到了个方程，即
由于我们只要根据这个方程解出所有的即可，但是这不是一件容易的事，还有Logis...
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2014-07-15 10:27:29
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MLE
:最大似然估计，求得的这套参数估计能够通过指定模型以最大概率在线样本观测数据必须来自随机样本，自变量与因变量之间是线性关系logistic
回归没有关于自变量分布的假设条件，自变量可以连续，也可以离散，不需要假设他们之间服从多元正太分布，当然如果服从，效果更好logistic 回归对多元共线...
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2014-05-18 18:55:03
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