Which of the following models can be estimated by maximum likelihood estimator?

Đáp án đúng: "Naive Bayes". Maximum likelihood estimation (ước lượng hợp lý cực đại) chọn tham số làm xác suất của dữ liệu quan sát lớn nhất; với Naive Bayes nghiệm có dạng đóng chỉ bằng đếm tần suất: P(c) bằng số văn bản lớp c chia tổng số văn bản, P(w|c) bằng số lần từ w xuất hiện trong lớp c chia tổng số từ của lớp c. Cần nói thẳng chỗ tranh cãi: "Maximum Entropy Model" cũng được huấn luyện bằng hợp lý cực đại, cụ thể là cực đại hoá log-likelihood có điều kiện bằng tối ưu lặp vì không có nghiệm dạng đóng, nên về lý thuyết nó cũng thoả câu hỏi; vì chỉ được chọn một, Naive Bayes được giữ do là ví dụ kinh điển của MLE ở dạng đóng. "Support Vector Machines" tìm siêu phẳng có lề lớn nhất bằng hàm mất mát hinge, không xây trên hàm hợp lý xác suất. "K Nearest Neighbor" là phương pháp phi tham số dựa trên khoảng cách, không có tham số nào để ước lượng, chỉ lưu dữ liệu và bỏ phiếu theo láng giềng.