最大似然法监督分类步骤 👤📊

最大似然法是一种在统计学中广泛使用的参数估计方法，特别适用于监督学习任务中的分类问题。最大似然法通过找到最有可能产生观测数据的参数值来构建模型。在分类问题中，这意味着我们需要确定每个类别的参数，使得给定样本属于该类别的概率最大化。最大似然法的基本步骤包括：首先定义一个概率模型；其次写出似然函数；然后求解使似然函数最大的参数值。这一步骤往往需要使用梯度下降等优化算法。最大似然法的一个重要特点是它能处理复杂的概率分布，因此在实际应用中非常灵活。

【生成模型】关于无监督生成模型 🎨🤖

另一方面，在机器学习领域，无监督生成模型同样至关重要。这类模型不需要标注的数据，而是从原始数据中学习潜在的概率分布，进而生成新的数据实例。常见的无监督生成模型包括自编码器（Autoencoder）和生成对抗网络（GAN）。自编码器通过编码器将输入数据压缩成低维表示，再通过解码器重建原始数据。而GAN则由生成器和判别器两部分组成，它们相互竞争以提高生成数据的真实感。无监督生成模型的应用范围广泛，例如图像生成、文本生成和异常检测等领域。

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