最大似然估计

dice系数交叉熵_一文搞懂交叉熵损失

本文从信息论和最大似然估计得角度推导交叉熵作为分类损失函数的依据。从熵来看交叉熵损失信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。

weixin_39721853·2025-01-17 21:45

高斯分布推导

最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots

章靓·2024-08-31 04:49

深度学习如何入门？

•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计

科学的N次方·2024-03-26 16:36

九月二十六日总结

最高法院，三权分立，checkandbalance每日一句，信任的重要性时文精析数学：数理统计的初步，参数估计样本均值，样本方差，k阶原点矩，三个分布，卡方分布，t分布，F分布，正态总体点估计，矩估计法，最大似然估计结构力学

疯狂太阳花·2024-02-15 09:57

Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型

他的思想很简单，就是最大似然估计的方式去拟合图像数据。将二维的图像数据比作序列数据，以条件概率的方式，逐点预测和计算。

Longlongaaago·2024-02-15 07:06

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

机器学习 - 似然函数：概念、应用与代码实例

本文深入探讨了似然函数的基础概念、与概率密度函数的关系、在最大似然估计以及机器学习中的应用。通过详尽的定义、举例和Python/PyTorch代码示例，文章旨在提供一个全面而深入的理解。

·2024-02-11 17:05

吴恩达机器学习笔记（2）

损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果

python小白22·2024-02-09 18:11

【最大似然估计】详解概率论之最大似然估计

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。1、概率密度函数概率密度函数（Pro

程序遇上智能星空·2024-02-08 05:22

NLP——数学基础

文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability

晴晴_Amanda·2024-02-05 18:37

贝叶斯分类器

最经典的，如果数据点都来自同一个分布，就是使用最大似然估计，如果数据点不是来自同一个分布，我们引入混合模型，采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数，但我们如果在没有假设基

抄书侠·2024-02-04 20:33

自然语言处理——5.2 语言模型（参数估计）

最大似然估计(maximumlikelihoodEvaluation,MLE):用相对频率计算概率的方法。

SpareNoEfforts·2024-02-03 13:28

深度学习如何入门?

以下是一些建议的步骤来快速入门并逐步深入理解深度学习：1.基础知识准备数学基础：理解和掌握线性代数（矩阵运算、向量空间）、微积分（梯度、导数）、概率论与统计学（概率分布、最大似然估计、贝叶斯推断）是至关重要的

dami_king·2024-02-02 07:45

机器学习数学基础

机器学习基础1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布（高斯分布）6、向量的外积（叉积）7、向量的内积（点积）8、超平面（H）1

对许·2024-02-01 11:26

【通信系统】MIMO阵列信号来向DOA估计实现~含FOCUSS、OMP、贝叶斯学习(SBL)等稀疏重构法和常规、子空间法、空间平滑滤波法

基于常规法、子空间变换法和稀疏恢复法写在最前前言空间谱估计的历史发展仿真原理离散时间阵列信号模型波束形成矩阵(完备字典)回波生成空间平滑滤波传统方法CBF~常规波束成型Capon~最小方差无失真响应法ML~最大似然估计法子空间方法

sys_rst_n·2024-02-01 08:33

【机器学习】损失函数

对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

多维高斯分布（多元正态分布）的概率密度函数和最大似然估计

多元高斯分布的概率密度函数fμ,Σ(x)=1(2π)D/21∣Σ∣1/2exp{−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)}f_{\mu,\Sigma}(x)=\frac{1}{(2\pi)^{D/2}}\frac{1}{|\Sigma|^{1/2}}exp\{-\frac{1}{2}(x-\mu)^T\Sigma^{-1}(x-\mu)\}fμ,Σ(x)=(2π)D/21∣Σ∣1/21exp{−21(x

Chen_Chance·2024-01-26 23:18

二维正态分布的最大似然估计_最大似然估计-高斯分布

前言：介绍了最简单的问题(这里都是玩具数据，为了方便理解才列出)0123456789101112X12344.24.44.64.85678y000011110000假设x=4.9用科学的办法估计y的分类。预备知识高斯分布的概率密度函数高斯分布的概率密度函数理解通常用「概率密度函数」代替概率，仅仅去比较大小。还有其他的分布，我也没有去深挖:)。而不是直接求出概率。这非常重要！！！求解问题写出这个数据

燕山美发·2024-01-26 23:18

扩散模型：Diffusion Model原理剖析

Inference最大似然估计倒数

WindyChanChan·2024-01-20 19:51

图像生成之变分自动编码器（VAE）

VAE在建模生成模型时是显式地定义了条件概率分布，通过最大似然估计来学习生成模型的参数，使其能够生成与训练数据相似的

Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

逻辑回归（解决分类问题）

逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来进行参数估计，从而得到一个可以用于分类的模型。一、逻辑回归入门在分类肿瘤的例子中，我们将肿瘤分为恶性肿瘤

Visual code AlCv·2024-01-15 13:51

EM算法(expectation maximization algorithms)揭秘

EM算法篇EM算法简介EM算法，也叫expectationmaximizationalgorithms，是在包含隐变量(未观察到的潜在变量)的概率模型中寻找参数最大似然估计(也叫最大后验估计)的迭代算法

アナリスト·2024-01-15 05:08

HMM算法(Hidden Markov Models)揭秘

对于前者，一般出现在各种分类/回归问题中，其最大似然估计是所有数据点的概率分布乘积。

アナリスト·2024-01-15 05:37

PLSA 和 LDA 对比？

PLSA和LDA都是主题模型，但PLSA是基于最大似然估计的生成式模型，而LDA是基于贝叶斯推断的生成式模型。LDA具有更好的泛化性能和对稀疏数据的建模能力，但计算复杂度较高。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-15 00:00

最大似然估计与贝叶斯

最大似然估计（maximumlikelihoodestimates，MLE）：一种确定模型参数值的方法。确定参数值的过程，是找到能最大化模型产生真实观察数据可能性的那一组参数。

冷水调画·2024-01-14 06:42

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2019-08-02)

MIMO干扰信道的最大-最小公平性设计：最小化最大化方法;从媒体事件报告中监督学习全球风险网络激活;跨域网络表示;基于友谊悖论采样的幂律度分布的最大似然估计;网络上的采样：估计不完整图的特征向量中心性;

ComplexLY·2024-01-12 14:25

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

用逻辑回归分类-非线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。

精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。

精英的英·2024-01-12 08:57

张宇1000题概率论与数理统计第九章参数估计与假设检验

x2,⋯,xn是来自总体X∼N(μ,σ2)X\simN(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2)（μ,σ2\mu,\sigma^2μ,σ2都未知）的简单随机样本的观测值，则σ2\sigma^2σ2的最大似然估计值为

古月忻·2024-01-12 05:50

自然语言处理学习笔记

3、N-Gram语言模型：计算概率和最大似然估计来估计参数4、Word2Vec:CBOW(ContinuousBag-of-Word)SG(Skip-Gram)5

追求科技的足球·2024-01-08 19:36

李宏毅机器学习第二十一周周报GAN理论

文章目录week21TheorybehindGAN摘要Abstract一、李宏毅机器学习——TheorybehindGAN1.Generation2.最大似然估计3.Generator3.Discriminator

沽漓酒江·2024-01-03 22:18

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

最大似然估计和最大后验概率估计的区别

逻辑回归算法是基于最大似然估计的。最大似然估计是概率论里的知识。然后就找到了这一篇帖子，前前后后看了两遍，终于明白了。最大似然估计和最大后验概率估计的区别在于：有无先验概率，或者说先验概率是否为1。

糖醋排骨盐酥鸡·2023-12-28 10:27

学习笔记-极大似然法与最小二乘法

（1）定义最大似然估计是一种基于观测数据估计概率模型参数的统计方法。最大似然函数的目标是找到最大似然函数的参数值集，该函数测量在假设模型下观察给定数据的概率。（2）MLE关键组成部分Likeli

RS&·2023-12-27 03:14

生成式对抗网络：GAN-Generative Adversarial Nets

文章目录GAN网络是个啥预备知识：最大似然估计极大似然估计的求解过程对抗网络基本逻辑V(G,D)详解求解最大的D$D^*$带入V(G,D)训练过程另外两个证明GAN网络是个啥在2014年的论文《GenerativeAdversarialNets

新兴AI民工·2023-12-26 15:56

考研数学笔记-概率论-参数估计与假设检验

拉拉杂杂）**（2）求导数要会导数，偏导**（高数部分）**（3）在评选估计的时候涉及到**（大数定理，概率与频率之间的关系）**当前知识点联系到的其他领域：（1）机器学习参数的最优选择使用了无偏估计和最大似然估计主要内容

噜啦啦噜啦啦噜啦噜啦嘞噜啦噜啦·2023-12-25 01:50

数理统计 —— 参数估计与假设检验

数理统计基础概念见前文：数理统计——总体、样本、统计量及其分布文章目录1.参数的点估计1.1概念1.2方法1.2.1矩估计法1.2.2最大似然估计法1.3估计量的评价标准2.参数的区间估计2.1基本概念

云端FFF·2023-12-25 01:50

大数据机器学习 - 似然函数：概念、应用与代码实例

什么是似然函数数学定义似然与概率的区别重要性举例三、似然函数与概率密度函数似然函数（LikelihoodFunction）定义例子概率密度函数（ProbabilityDensityFunction,PDF）定义区别与联系四、最大似然估计

星川皆无恙·2023-12-24 10:53

最大似然估计通俗理解小记

一、最大似然假设我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。你怎么做啊？你说那么多人不可能一个一个去问吧，肯定是抽样了。假设你在校园里随便地活捉了100个男生和100个女生。他们共200个人（也就是200个身高的样本数据，为了方便表示，下面，我说“人”的意思就是对应的身高）都在教室里面了。那下一步怎么办啊？你开始喊：“男的左边，女的右边，其他的站中间！”。然后你就先统计抽样得到的100个男生的身高

月疯·2023-12-23 16:09

线性回归中的似然函数、最大似然估计、最小二乘法怎么来的（让你彻底懂原理）收官之篇

图1图2图3图4问1：为什么要引入似然函数？在线性回归中引入似然函数是为了通过概率统计的方法对模型参数进行估计。简单来说，我们希望找到一组参数，使得我们观测到的数据在给定这组参数的情况下最有可能发生。问:1：似然函数为什么要进行累乘？参数要和所有的数据进行组合，不能仅满足一些样本，要满足所有的样本，要进行整体的一个考虑，要看所有的样本能不能进行一个满足。问题2：为什么要引入对数似然？即为什么要引入

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

最小二乘法

文章目录1、背景描述2、最小二乘法2.1、最小二乘准则2.2、最小二乘法3、最小二乘法与线性回归3.1、最小二乘法与线性回归3.2、最小二乘法与最大似然估计4、正态分布（高斯分布）1、背景描述在工程应用中

对许·2023-12-22 15:52

机器学习：手撕 EM 算法

1.前言EM算法是求解带有隐变量的最大似然估计的方法。常见的需要EM求解的模型有GMM，HMM。甚至K-mean的迭代过程，也是EM的一个特例。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:31

最大似然估计(Maximum likelihood estimation)(通过例子理解)

之前看书上的一直不理解到底什么是似然，最后还是查了好几篇文章后才明白，现在我来总结一下吧，要想看懂最大似然估计，首先我们要理解什么是似然，不然对我来说不理解似然，我就一直在困惑最大似然估计到底要求的是个什么东西

-麦_子-·2023-12-21 16:10

【深度学习】序列生成模型（三）：N元统计模型

文章目录N元统计模型1.一元模型1.1概述1.2生成概率1.3最大似然估计2.N元模型3.平滑技术3.1数据稀疏问题3.2平滑技术4.应用N元统计模型 N元模型（N-GramModel）是一种常用的序列建模方法

QomolangmaH·2023-12-21 13:12

概率与数理统计学习笔记2-估计

点估计：目的：总体分布已知情况下，借助样本来估计总体的未知参数方法：矩估计法：样本一阶矩为总体的一阶矩(即期望)，样本二阶中心矩为总体的二阶中心矩(即方差)最大似然估计法：利用已知样本结果信息，反推最有可能得到样本结果出现的模型参数值估计量的评选标准

悠悠zzz·2023-12-20 18:44

带max的数学期望

θ>0\theta>0θ>0,X1, X2，⋯ ,XnX_1,\,X_2，\cdots,X_nX1,X2，⋯,Xn为其样本,(1)求θ\thetaθ的矩估计量θ1^\hat{\theta_1}θ1^和最大似然估计量

奔跑的乌龟_·2023-12-19 15:56

机器学习练习题

例1:解：最大似然估计：P（男）=8/20=0.4，P（女）=12/20=0.6P（男）=8/20=0.4，P（女）=12/20=0.6P（男）=8/20=0.4，P（女）=12/20=0.6argmax

satadriver·2023-12-15 16:11

Logit模型标定软件Biogeme入门

简介Biogeme是一款开源免费软件，专为参数模型的最大似然估计而设计，特别强调离散选择模型。该软件有两个版本可供使用。Pythonbiogeme专为通用参数模型而设计。

卜则魏·2023-12-04 16:44

最大似然估计，最大后验概率估计，Least Square的理解

在统计学中，最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation，缩写为MLE）和最大后验概率估计（Maximumaposterioriestimation,简称MAP）是很常用的两种参数估计方法

Yu_9f58·2023-11-27 11:41

参数估计-最大似然估计和贝叶斯参数估计

为什么要进行参数估计参数估计是统计学中的经典问题，常用的方法是最大似然估计和贝叶斯估计。为什么机器学习中，也会用到参数估计呢？我们利用训练样本来估计先验概率和条件概率密度，并以此设计分类器。

于建民·2023-11-24 18:03

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