机器学习题库极大似然与贝叶斯练习精选

嗯，机器学习这块儿，你要是想深入理解极大似然估计和贝叶斯方法，这个题库还挺有用的。它涵盖了不少核心概念，比如如何用极大似然估计来寻找参数最优值、如何通过贝叶斯方法进行统计推断。具体来说，像指数分布和泊松分布的应用，还有如何通过贝叶斯公式计算条件概率，都讲得蛮清楚的。另外，贝叶斯框架下的共轭先验和混合先验也有涉及，能你更好理解数据如何更新。整体来说，这个题库的内容挺全，能帮你梳理机器学习中的一些常见问题，挺适合有一定基础的人进一步练习。
如果你对贝叶斯方法或者极大似然估计有兴趣，搞定这部分内容后，下一步可以考虑自己动手做点实践，比如用代码实现下这些算法哦。
另外，如果你对这些题目感兴趣，下面几个链接也不错，里面有更详细的资源，能你更快上手。