最大似然估计量一般是机器学习中最常用的估算方法,其最大似然估计量具有相容性:若样本量 m→∞,则最大似然量的最大似然估计量将会在参数的实际值内收敛。 高统计效率:在某种程度上减少了一些推广错误,而最大似然估计可以用少量的样本来获得较低的推广错误。
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