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最大似然估计
负对数似然(negative log-likelihood)
OverviewDefinition离散型概率分布(Discreteprobabilitydistributions)连续型概率分布(Continuousprobabilitydistributions)
最大似然估计
不一样的雅兰酱
·
2022-12-10 08:46
Machine
Learning
最大似然估计
负对数似然
似然性
负对数似然(negative log-likehood, NLL)
目录1.似然2.
最大似然估计
3.对数似然4.负对数似然5.补充说明Reference1.似然似然与概率不同。
鸣谦12
·
2022-12-10 08:44
概率论
python
pytorch
参数估计方法
贝叶斯公式:P(x|y)=P(y|x)p(x)/p(y)条件概率:P(x|y),P(y|x)先验概率:p(x),p(y)后验概率:P(x|y)似然函数:L(x|y)=P(y|x)
最大似然估计
、最大后验概率估计
phily123
·
2022-12-09 17:19
学习笔记
学习
机器学习&数据挖掘知识点大总结
MeanSquareError均方误差),LMS(LeastMeanSquare最小均方),LSM(LeastSquareMethods最小二乘法),MLE(MaximumLikelihoodEstimation
最大似然估计
勇往直前的流浪刀客
·
2022-12-09 16:24
Machine
Learning
机器学习
数据挖掘
深度置信网络(DBM)
可见层和隐层相互独立,h在v上的
最大似然估计
为i=1,2.......n通过v可计算出隐层神经元激活的概率为:通过p可计算出显层神经元激活的概率为:训练采用
渣渣可
·
2022-12-08 23:44
python
机器学习
深度学习
网络
人工智能
样本方差公式是如何推导出来的?
-知乎先计算出期望和方差的
最大似然估计
,再判断他们是否有偏差,给予修正偏差有无是通过估计量的期望是否=被估计量的真实值来衡量的方差:一个随机变量的方差描述的是它的离散程度,也就是该变量离其期望值的距离。
头发是我最后的倔强
·
2022-12-08 12:48
笔记
概率论
机器学习
算法
机器学习入门之PCA与ICA
文章目录主成分分析PCA什么是降维PCA(PrincipalComponentAnalysis)算法流程独立成分分析ICA问题引入算法基于
最大似然估计
ICA的经典假设与不确定性经典假设不确定性ICA无法确定的因素小结本文为吴恩达机器学习课程的笔记系列第六篇
小菜羊~
·
2022-12-08 01:30
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习--最小二乘法,
最大似然估计
,最大后验估计之间的关系,Precision(查准率)
对最小二乘法(LeastSquare)、
最大似然估计
(MaximumLikelihoodEstimation)和最大后验估计之间的关系的整理。
星辰如月
·
2022-12-07 17:22
概率论与数理统计学习笔记(5)——极大似然估计
在机器学习与深度学习中,特别是"模型已定,参数未知"的情况下,普遍使用
最大似然估计
法学习参数。为了后面学习中能够找得到地方复习这些概率论知识,所以这里整理了极大似然估计的笔记,所有参考内容放在最后。
野指针小李
·
2022-12-07 13:52
数学
机器学习
深度学习
概率论
人工智能
机器学习
深度学习
机器学习读书笔记之2 -
最大似然估计
最大似然法(Maximumlikelihood,ML)也称为最大概率估计、极大似然估计,基本思想是:当从参数模型y=f(m;x)中随机抽取几组样本观测值(数据)后,最合理的参数a的估计值,应该使得从模型中抽取该观测值的概率最大。也就是说,我们已知结果(y1,y2,y3…),求最可能的参数值a,这里的最大可能即为最大似然。举个例子,有两个外形完全相同的箱子,A箱子有99个白球,1个黑球;B箱子有99
linolzhang
·
2022-12-07 13:46
机器学习
计算机视觉
机器学习
读书笔记
最大似然估计
最大概率估计
Maximum
likelihood
机器学习笔记—模式分类(二)参数判别估计法(
最大似然估计
和贝叶斯参数估计)1
1、我们已经知道了如何根据先验概率P(w1)和类条件概率密度p(x|wi)来设计分类器,但实际应用中通常得不到有关问题的概率结构的全部知识,只有一些模糊而笼统的先验知识和训练样本。这时我们利用训练样本来估计问题中设计的先验概率和类条件概率密度,并把这些估计的结果当作实际的先验概率和类条件概率密度,然后再设计分类器。2、在典型的有监督模式识别中,估计先验概率没有太大困难,最大困难在于估计类条件概率密
猴哥智能
·
2022-12-07 13:45
Fire-机器学习
机器学习
人工智能
最大似然
机器学习笔记—模式分类(三)参数判别估计法2(
最大似然估计
)
前序文章:机器学习笔记—模式分类(一)绪论&贝叶斯决策论机器学习笔记—模式分类(二)参数判别估计法(
最大似然估计
和贝叶斯参数估计)11、
最大似然估计
的假设:(1)假设对于c类样本集,其中任意一类样本集Di
猴哥智能
·
2022-12-07 13:45
Fire-机器学习
机器学习
最大似然
朴素贝叶斯算法
概率论
人工智能
机器学习笔记week2——
最大似然估计
,交叉熵,分类指标F1、ROC等
文章目录1梯度更新方式1.1凸集1.2凸函数2线性回归矩阵形式2.1奇异矩阵3
最大似然估计
4逻辑回归4.1交叉熵损失函数5分类指标1梯度更新方式1.1凸集凸集:一个点集S被称为凸集,当且仅当该S里的任意两点
shiinerise
·
2022-12-07 13:43
机器学习
最大似然估计
交叉熵
F1
SCORE
ROC
AUC
论文阅读笔记《Robust Feature Matching for Remote Sensing Image Registration via Locally Linear Transformin》
筛除误匹配点的过程,该文将其定义为一个带有隐变量的贝叶斯模型
最大似然估计
问题,并引入了局部线性变换约束(LLT),采用EM算法对其求解。作者研究了三种常见的变换
深视
·
2022-12-06 20:11
#
图像匹配
论文阅读笔记
论文阅读
图像匹配
最大似然估计
EM算法
机器学习4-线性回归算法推导
目录一、深入理解回归:二、误差分析:三、
最大似然估计
:四、高斯分布-概率密度函数:五、误差总似然:六、最小二乘法MSE:七、总结归纳:一、深入理解回归: 回归简单来说就是“回归平均值”(regressiontothemean
Aaron-ywl
·
2022-12-04 15:38
机器学习
算法
机器学习
线性回归
人工智能
线性代数
用人话讲明白逻辑回归Logistic regression
文章目录1.从线性回归说起2.sigmond函数3.推广至多元场景4.似然函数5.
最大似然估计
6.损失函数7.梯度下降法求解8.结尾今天梳理一下逻辑回归,这个算法由于简单、实用、高效,在业界应用十分广泛
化简可得
·
2022-12-04 10:14
机器学习
机器学习
逻辑回归
logistic
regression
算法
先验 后验 似然
最大似然估计
和最大后验估计
1.https://blog.csdn.net/qq_23947237/article/details/78265026分别解释了先验概率,后验概率,似然函数,还讲了
最大似然估计
和最大后验估计。
weixin_33785972
·
2022-12-03 06:34
对GAN的理解
判别器D输出值是一个概率值,其公式为:,当D(x)的值越大,说明pg(x)越小,判别器D的训练目标可以看成是条件概率P=(Y=y|x)的
最大似然估计
,当y=1时,说明x来自于pdata,当y=0时,说明
qxq_sunshine
·
2022-12-03 03:23
深度学习理解篇
GAN对抗生成网络原始论文理解笔记
GenerativeAdversarialNets符号意义生成器(Generator)判别器(Discriminator)生成器和判别器的关系GAN的训练流程简述论文中的生成模型和判别模型GAN的数学理论
最大似然估计
转换为最小化
赤坂·龙之介
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2022-12-03 03:52
其他
GAN
人工智能
深度学习
em算法 实例 正态分布_机器学习(十):EM算法与GMM算法原理及案例分析
一、简介EM算法最大期望算法(Expectation-maximizationalgorithm,简称EM,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的
最大似然估计
weixin_39933724
·
2022-12-02 13:55
em算法
实例
正态分布
逻辑回归原理详解(附手写推导)
目录一、逻辑推导二、手写推算逻辑回归运算步骤1、梯度下降法2、
最大似然估计
法三、用梯度下降法求损失函数最小值四、代码部分一、逻辑推导因部分内容与作者之前所发布的文章有所重复,故只对新的知识或重复部分中较为重点的内容进行讲解
邓胖胖.
·
2022-12-01 10:22
逻辑回归
linq
算法
统计学习方法 第六章 逻辑斯谛回归与最大熵模型读书笔记
在此处取得最大时1/4γ6.1.2二项逻辑斯谛回归模型将ω和x进行扩充,分别扩充b与1,ω·x+b可以简化成ω·x该模型的输入输出变量间不存在线性关系逻辑回归的输入变量可以是连续变量也可以是离散变量参数估计采用
最大似然估计
法
辰明Xucy
·
2022-11-29 17:51
学习方法
回归
机器学习中的损失函数(交叉熵损失、Hinge loss)
损失函数文章目录损失函数1交叉熵损失1.1从
最大似然估计
到交叉熵损失概率论中的MLE机器学习中的MLE交叉熵损失1.2多分类的交叉熵损失函数1.3比较2.Hingeloss铰链损失1交叉熵损失1.1从
最大似然估计
到交叉熵损失概率论中的
petSym
·
2022-11-28 22:45
机器学习
机器学习
线性回归的数学原理-机器学习-白板推导笔记3
文章目录线性回归的数学原理-机器学习-白板推导笔记3最小二乘法及其几何意义最小二乘估计:几何解释几何解释-1几何解释-2概率视角线性回归
最大似然估计
MLE线性回归正则化岭回归-频率角度岭回归-贝叶斯角度总结附录
Veritaswhs
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2022-11-27 22:03
机器学习的灵魂-数学
线性代数
概率论
矩阵
几何学
机器学习
机器学习-白板推导系列(三)-线性回归
3.线性回归本章内容:1、最小二乘法(矩阵表达与几何意义)2、概率角度:最小二乘法⇔noise为Gaussian的MLE(
最大似然估计
)最小二乘法\Leftrightarrownoise为Gaussian
Paul-Huang
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2022-11-27 22:55
机器学习-白板推导
机器学习
正则化
机器学习读书笔记:聚类
文章目录聚类性能度量外部指标度量方法内部指标度量方法基本距离计算无序属性距离计算加权距离计算典型聚类算法K-均值算法k-均值代码学习向量量化(LVQ)高斯混合聚类
最大似然估计
(MLE:Maxmiumlikehood
新兴AI民工
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2022-11-27 08:48
机器学习读书笔记
机器学习
聚类算法
k均值
聚类
神经网络与深度学习-2- 机器学习简单示例-PyTorch
前言:通过简单的模型,线性回归(LinearRegression)来具体了解机器学习的一般过程,以及不同的学习准则经验风险最小化,结构风险最小,
最大似然估计
(最大后验估计)参考文档:【技术干货】PyTorch
明朝百晓生
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2022-11-27 07:53
人工智能
深度学习
机器学习
神经网络
matlab求多元极大似然估计,matlab求极大似然估计
2、
最大似然估计
法设总体X有概率密度f(x;?)(或分布律p(x;?)),?=......基于遗传算法的威布尔分布的参数估计及MATLAB实现_机械/仪表_工程科技_专业资料。
戴某DEMO
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2022-11-26 11:16
matlab求多元极大似然估计
逻辑回归算法(Logistic Regression)原理(含多项逻辑斯蒂回归对参数求偏导的推导过程)及numpy代码实现
文章目录1.二项逻辑斯蒂回归概述模型形式——对数几率函数模型参数估计——
最大似然估计
负平均对数似然函数使用梯度下降法求解参数特征缩放代码实现2.多项逻辑斯蒂回归概述梯度下降法求解代码实现3.总结1.二项逻辑斯蒂回归概述二项逻辑斯蒂回归
期待诗和远方
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2022-11-26 02:55
机器学习
回归
逻辑回归
机器学习
MIMO雷达极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation Using MIMO Radar)
本文从
最大似然估计
的基本理论出发,结合MATLAB最后做MIMO雷达ML参数估计。
_就是玩儿_
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2022-11-25 07:44
算法
机器学习(一)回归算法
机器学习(一)回归算法1.什么是回归算法2.线性回归、
最大似然估计
及二乘法线性回归似然函数θ\thetaθ的求解过程最小二乘法的参数最优求解3.目标函数(loss/costfunction)4.线性回归的过拟合
橡皮鸭小队长
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2022-11-24 19:36
#
机器学习
机器学习
回归
概率论
python
人工智能
机器学习损失函数之似然函数
似然函数在推断统计学(Statisticalinference)中扮演重要角色,如在
最大似然估计
和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或
A云铭q
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2022-11-24 07:43
机器学习
基于
最大似然估计
(matlab实验)
实验内容1、了解分类和逻辑回归的技术原理,给出满足分类问题的假设函数形式,通过最大似然函数估计推导出新的代价函数2、针对二分类问题,采用matlab编程,得到分类结果,实验通过程序,分析,加深对逻辑回归分类问题的理解实验原理1、分类问题中,由于y是离散值且y∈{0,1},则假设函数满足0≤hθ(x)≤1,因此选择:2、对hθ(x)输出作进一步解释,hθ(x)是根据输入x得到的y=1或者(y=0)的
呆若木鸡~呆
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2022-11-23 19:12
机器学习的应用
matlab
机器学习
逻辑回归
机器学习:Logistic回归处理用气象数据预测森林火灾的数据挖掘方法
文章目录线性模型与回归最小二乘与参数求解1.一维数据:2.多维数据
最大似然估计
Logistic回归基本介绍基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类基于最优化方法的最佳回归系数确定最优化算法之梯度上升法训练算法
whh_0509
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2022-11-23 18:37
python
机器学习
c++
张学工模式识别第四版——03 概率密度函数的估计
第3章概率密度函数的估计3.2
最大似然估计
3.2.3正态分布下的
最大似然估计
正态分布
最大似然估计
的推导过程对于一元正态分布要估计的参数为θ=[θ1,θ2]T=[μ,σ2]T\theta=[\theta_
溜了溜了==3
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2022-11-23 18:55
《模式识别》张学工第四版
算法
概率论
针对于MLE和MLP的代码例子实现
背景首先该例子来源于CSDN:详解
最大似然估计
(MLE),最大后验概率估计(MAP),以及贝叶斯公式的理解_nebulaf91的博客这里的代码作为对上述内容的补充和实现。
Baxkiller有只猫
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2022-11-23 09:03
ML\NLP
机器学习
python
人工智能
最大似然估计
、n阶矩、协方差(矩阵)、(多元)高斯分布 学习摘要
最大似然估计
似然与概率在统计学中,似然函数(likelihoodfunction,通常简写为likelihood,似然)和概率(Probability)是两个不同的概念。
weixin_30768661
·
2022-11-23 09:03
python
r语言
机器学习——04朴素贝叶斯(补充)
另外,在b站的视频中,提到了模型的两种估计方法:一个是
最大似然估计
,一个是奥卡姆剃刀。对于这四个概念,我不是很清楚的知道什么是什么,也不太知道估计的是什么的概率?
平行世界里的我
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2022-11-22 14:44
机器学习
机器学习
概率论
吴恩达机器学习作业Python实现之logistic回归-理论推导
3)引入概率模型:4)概率模型的
最大似然估计
:选取θ使P(所有样本)最大。5)统一J和P:向量化公式:
Learningisgood
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2022-11-22 13:05
python
机器学习
回归
最大似然估计
程序c语言,极大似然估计(示例代码)
版权声明:本文为博主原创文章https://极大似然估计?0?2?0?2?0?2?0?2以前多次接触过极大似然估计,最近在看贝叶斯分类,总结如下:贝叶斯决策?0?2?0?2?0?2?0?2首先来看贝叶斯分类?0?2?0?2?0?2?0?2其中:p(w):为先验概率,表示在某种类别前提下,表示某事发生了,有了这个后验概率,说明某事物属于这个类别的可能性越大?0?2?0?2?0?2?0?2我们来看一个
cyx 22
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2022-11-22 02:44
最大似然估计程序c语言
matlab第三章上机总结,模式分类第三章上机练习一:MATLAB
(a)编写程序,对表格中的类中的3个特征然后分别求解
最大似然估计
。(b)修改程序,处理二维数据的情形。然后处理对表格中的类中的任意两个特征的组合(共三种可能)。
Filge
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2022-11-22 02:14
matlab第三章上机总结
参数估计—
最大似然估计
与贝叶斯估计
文章目录一参数估计二
最大似然估计
2.1参数分量2.2基本原理2.3高斯情况2.3.1协方差矩阵Σ\SigmaΣ已知,而均值μ\muμ未知2.3.2协方差矩阵Σ\SigmaΣ和均值μ\muμ都未知三贝叶斯估计
Sunburst7
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2022-11-22 02:42
机器学习
概率论
机器学习
人工智能
MATLAB:模式分类chapter3上机练习1
(a)编写程序,对表格中的类中的3个特征然后分别求解
最大似然估计
。(b)修改程序,处理二维数据的情形。然后处理对表格中的类中的任意两个特征的组合(共三种可能)。
WantTo_Be
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2022-11-22 02:12
机器学习
机器学习
实验三 参数估计与非参数估计实验报告
实验三:参数估计与非参数估计实验报告一、实验目的通过本次实验实现机器学习中常用的参数估计和非参数估计的方法使用编程加深对
最大似然估计
、最大后验概率估计等方法的认识建立数据集学习使用python对多元数据进行操作二
是兔不是秃
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2022-11-22 02:40
python
机器学习
实验——参数估计与非参数估计
目录1
最大似然估计
1.1实验要求1.2实验思路1.3代码实现1.4实验结果2Parzen窗2.1实验要求2.2实验思路2.3代码实现2.4实验结果3K近邻3.1实验要求3.2实验思路3.3代码实现及结果
Sunburst7
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2022-11-22 02:37
机器学习
概率论
机器学习
人工智能
基于
最大似然估计
与卡尔曼滤波的室内目标跟踪
【摘要】为了解决室内目标跟踪系统中由于定位误差导致目标运动轨迹波动较大的问题,提出一种基于
最大似然估计
与卡尔曼滤波的融合目标跟踪算法。
罗伯特之技术屋
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2022-11-22 01:53
行业数字化研究及信息化建设专栏
人工智能
NNDL 作业1:第二章课后题
习题2-1分析为什么平方损失函数不适用于分类问题,交叉熵损失函数不适用于回归问题.答:(1)平方损失函数经常用在预测标签y,y为实数值的任务中,定义为:从概率的角度看问题,线性回归中求解最优参数w中使用
最大似然估计
和最小二乘法的解相同
牛奶园雪梨
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2022-11-22 00:18
深度学习
人工智能
逻辑回归及梯度下降法
找到损失函数,记为J(θ)函数,表示所有训练数据预测值和实际类别的偏差:基于
最大似然估计
,得到损失函数找到J(θ)函数的最小值:根据梯度下降的公式,得到迭代公式因为式中α为一常量,所以1/m一般省略
present_shu
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2022-11-21 23:29
机器学习
逻辑回归与梯度下降
python实现逻辑回归
原理介绍
参数解释
机器学习算法系列(七)-对数几率回归算法(一)(Logistic Regression Algorithm)
阅读本文需要的背景知识点:线性回归、
最大似然估计
、一丢丢编程知识一、引言 前面几节我们学习了标准线性回归,然后介绍了三种正则化的方法-岭回归、Lasso回归、弹性网络回归,这些线性模型解决的都是回归的问题
Saisimonzs
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2022-11-21 23:58
机器学习算法系列
机器学习算法系列
对数几率回归
逻辑回归
回归算法
PCA降维算法
目录1.维度1.1数据维度1.2特征维度2.sklearn中的降维算法2.1PCA与SVD2.2降维的实现2.3重要参数n_components2.3.1
最大似然估计
自选超参数2.3.2按信息量占比选超参数
奔跑的灰灰
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2022-11-21 18:11
算法
机器学习
人工智能
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