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最大似然估计
机器学习面试知识点总结
文章目录计算学习理论过拟合与欠拟合过拟合欠拟合偏差与方差
最大似然估计
与贝叶斯估计极大似然估计贝叶斯决策论贝叶斯估计特征工程与特征选择特征工程逐层归一化特征选择模型融合融合策略评估方法与评价指标评估方法评价指标优化算法正则化深度模型中的优化采样聚类与降维聚类降维
siyan985
·
2022-11-21 11:25
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习部分知识点
最大似然估计
MLE是假定参数θ为一个常数,待求的θ满足argmaxP(x|θ)。MLE容易出现过拟合,尤其是数据较少的时候,为此可以采取一定的数据平滑处理。
m0_59989429
·
2022-11-21 09:13
机器学习
1024程序员节
机器学习
bilibili-机器学习白板推导系列Q&A大纲
IntroductionQ:诠释概率的两个流派:()和()A:频率派和贝叶斯派Q:频率派的观点:A:前提:假设N个样本X均由分布P(x|θ)生成,P(x|θ)是可从样本数据中中得到的经验分布频率派将θ看作常数,使用
最大似然估计
常数
qq_42424545
·
2022-11-21 07:43
人工智能
机器学习期末复习题题库-单项选择题
属于无监督学习的机器学习算法是:层次聚类3.二项式分布的共轭分布是:Beta分布4.多项式分布的共轭分布是:Dirichlet分布5.朴素贝叶斯分类器的特点是:假设样本各维属性独立6.下列方法没有考虑先验分布的是:
最大似然估计
不再犹豫just do it
·
2022-11-21 07:27
机器学习
机器学习
聚类
人工智能
最大似然估计
(机器学习)
目录
最大似然估计
算法
最大似然估计
例子
最大似然估计
算法存在的问题
最大似然估计
算法EM算法是一种
最大似然估计
(MaximumLikelihoodEstimation)算法,传统的
最大似然估计
算法是根据已知的观察数据来评估模型参数
最大似然估计
的一般步骤如下
唯见江心秋月白、
·
2022-11-21 04:26
机器学习
人工智能
python
机器学习数学提要
ConvexOptimization)》-StphenBoyd&LievenVandenberghe●《统计学习方法》李航●《PRML》1、机器学习中的数学基础Taylor展式的应用常见概率分布与共轭分布
最大似然估计
中心极限定理及其应用大数定理及其应用
yuanmengxinglong
·
2022-11-21 02:01
机器学习
机器学习
数学
优化
统计学
【简析】极大似然估计与最小二乘
最大似然估计
就是去找参数估计值,使得已经观察到的样本值发生概率最大。找到那个参数估计值,使得前面已经实现的样本值发生概率最大。求样本所有观测的联合概率最大化,是个连乘积,只要取对数,就变成了线性加总。
ChenVast
·
2022-11-20 19:08
Machine
Learning
机器学习算法理论与实战
最小二乘
极大似然估计
机器学习基础
逻辑回归简介
这里写目录标题1.机器学习基本介绍2.逻辑回归算法思想3.逻辑回归公式(sigmoid函数)3.1sigmoid函数3.2逻辑函数图像3.3逻辑函数的导数3.4逻辑函数的概率表达式4.求解θ4.1损失函数法4.2
最大似然估计
法
这篇博客保熟
·
2022-11-20 11:50
人工智能
逻辑回归
算法
机器学习
交叉熵如何做损失函数?
“
最大似然估计
”为什么又叫“交叉熵”下面这个是吴恩达大佬在他的课程里面写出来的
最大似然估计
法的公式,\(y\)是标签值,\(\hat{y}\)是神经网络的估计值。
Kevin小鲨鱼
·
2022-11-19 08:02
机器学习
算法
人工智能
计算机视觉
深度学习
李宏毅机器学习day1
通过数据训练得到训练模型,然后对未知数据进行预测学习中心极限定理,学习正态分布,学习
最大似然估计
中心极限定理:中心极限定理指的是给定一个任意分布的总体。
qq_34116299
·
2022-11-19 04:59
机器学习实战
logistic回归梯度下降算法
将两个公式合并成一个,如下:既然概率出来了,那么
最大似然估计
也该出场了。假定样本与样本之间相互独立,
gongxun1234
·
2022-11-18 16:12
机器学习
机器学习算法总结(六)——EM算法与高斯混合模型
然而现实中可能存在这样的问题,除了观测变量之外,还存在着未知的隐变量,因为变量未知,因此无法直接通过
最大似然估计
直接求参数值。
weixin_30291791
·
2022-11-18 11:41
人工智能
机器学习6——EM算法与高斯混合模型GMM
用于保证收敛到MLE(
最大似然估计
)。主要用于求解包含隐变量的混合模型,主要思想是把一个难于处理的似然函数最大化问题用一个易于最大化的序列取代,而其极限是原始问题的解。
weightOneMillion
·
2022-11-18 11:36
学习笔记
机器学习
算法
聚类
【机器学习】频率派和贝叶斯派
即
最大似然估计
MLE:2.2简单案例2.2.1已知参数以两个箱子中的黑白球举例,和分别为两个箱子中黑球的概率,此处也就是p1号箱子内有5个黑球和5个白球,2号箱子内有7个黑球和3个白球。
养老村村长
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2022-11-18 00:41
机器学习
数据分析
机器学习
统计学
概率论
数据分析
贝叶斯视角下的机器学习
文章目录一、从一个例子开始讲起1.
最大似然估计
(MaximumLikelihoodEstimation)2.最大后验估计(MaximumAPosterioriEstimation)3.对比MLE和MAE
何以少团栾。
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2022-11-18 00:39
统计学习
概率论
人工智能
深度学习基础 -
最大似然估计
深度学习基础-
最大似然估计
flyfish
最大似然估计
,maximumlikelihoodestimation简称MLEInstatistics,maximumlikelihoodestimation(MLE
西西弗Sisyphus
·
2022-11-17 07:50
深度学习基础
人工智能
深度学习
EM算法推导小记
通常该问题可以通过
最大似然估计
的方法求解,但在许多情况下,数据的分布十分复杂,我们必须要引入一个隐变量zzz,假设xxx是由zz
深视
·
2022-11-17 07:14
数学知识
算法
概率论
EM算法
《深度学习与目标检测 YOLOv5》
《深度学习与目标检测YOLOv5》flyfish基础深度学习基础-向量深度学习基础-累加符号和连乘符号深度学习基础-
最大似然估计
深度学习基础-朴素贝叶斯深度学习基础-链式法则深度学习基础-神经元深度学习基础
西西弗Sisyphus
·
2022-11-17 07:43
YOLOv5
深度学习基础
深度学习
目标检测
YOLOv5
机器学习线性回归——概念梳理及非线性拟合
本文总结了学习线性回归时的一些记录,同时也对线性回归的概念做了一些梳理从
最大似然估计
理解线性回归在解决实
肥猪猪爸
·
2022-11-16 18:56
人工智能
python
机器学习
sklearn
python计算机视觉 相机标定--张正友棋盘格标定法
目录前言环境一、实验原理1.1相机标定简介1.2算法流程1.3计算单应性矩阵H1.4计算内参数矩阵1.5计算外参数矩阵1.6
最大似然估计
二、代码实现三、实验结果与分析3.1数据集3.2实验结果总结前言此次实验将用张正友棋盘格标定法对相机参数进行标定
༄༄小半生༅࿐
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2022-11-16 18:00
计算机视觉
计算机视觉
python
算法
图像处理
2021李宏毅机器学习笔记--23 Theory behind GAN
2021李宏毅机器学习笔记--23TheorybehindGAN摘要一、MaximumLikelihoodEstimation(
最大似然估计
)二、MLE=MinimizeKLDivergence(最小KL
guoxinxin0605
·
2022-11-14 13:12
《统计学习方法》第一章习题
三要素1)模型:贝叶斯估计与
最大似然估计
最后寻找都是条件概率分布2)策略:
最大似然估计
是经验风险最小化,贝叶斯估计是结构风险最小化3)算法:
最大似然估计
是显式的解析解,贝叶斯估计是用数值计算的方法求解伯努利模型是定义在取值为
Hilbob
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2022-11-14 09:07
统计学习方法
学习方法
概率论
机器学习算法 09 —— EM算法(马尔科夫算法HMM前置学习,EM用硬币案例进行说明)
文章目录系列文章EM算法1初识EM算法2EM算法介绍2.1
最大似然估计
2.2EM算法实例描述2.3EM算法流程3EM算法实例3.1一个简单案例3.2加入隐变量z后的求解3.3EM初级版3.4EM进阶版系列文章机器学习算法
来一碗锅巴洋芋
·
2022-11-07 17:15
机器学习
机器学习
EM算法
朴素贝叶斯和SVM
朴素贝叶斯决策: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-CSDN博客_最大后验估计如何简单理解贝叶斯决策理论(BayesDecisionTheory
king52113141314
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2022-11-07 12:39
机器学习入门
概率论
机器学习
分类
逻辑回归原理理解及公式推导
(2)我们可以用一句话来表示逻辑回归:逻辑回归是假设数据服从伯努利分布,基于
最大似然估计
推导的方法,通过似然函数的对数变化,运用梯度下降的方法求解参数,来达到将数据二分类的目的。
python小白学习之路
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2022-11-07 10:10
算法原理
python
逻辑回归
数据挖掘
机器学习
人工智能
最大似然估计
的理解
最大似然估计
最大似然估计
的概念
最大似然估计
是一种概率论在统计学上的概念,是参数估计的一种方法。给定观测数据来评估模型参数。也就是模型已知,参数未定。
康司淡定
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2022-11-06 18:24
机器学习
深度学习
概率论
人工智能
极大似然法python例子
已知一组数符合二项式分布,其中为9,请采用
最大似然估计
方法估计该分布的另一个参数。
新宿一次狼
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2022-11-04 09:05
机器学习
算法
机器学习
06 逻辑回归
目录1.LR逻辑回归1.1需要解决的问题1.2问题的抽象/本质2.解决方案2.1建模2.1.1原理2.1.2决策边界2.2目标函数——
最大似然估计
2.3参数估计2.4过拟合和欠拟合2.4.1逻辑回归的过拟合现象
zhao_crystal
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2022-11-03 20:02
搜推广
逻辑回归
机器学习
人工智能
贝叶斯分类器(2)
目录最大后验概率
最大似然估计
法最大后验概率书接上回,我们介绍了先验概率和后验概率的概念。接下来我们要先介绍介绍最大后验概率是什么意思。
计算机鬼才~
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2022-10-27 07:19
机器学习
机器学习
算法
人工智能
EM算法
(
最大似然估计
:利用已知的样本结果,反推最有可能导致这样结果的一组参数)但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数
纸上得来终觉浅~
·
2022-10-26 07:53
机器学习
EM算法
最大似然估计
最大似然估计
最大似然估计
是在总体的分布类型己知的前提下使用的一种参数估计法。
jubary
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2022-10-26 07:51
概率论
机器学习
EM算法(Expectation-maximization algorithm)小结
EM算法背景EM(expectation-maximization)算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算
最大似然估计
.
IceelfLuo
·
2022-10-26 07:47
算法
em
通俗理解机器学习算法——EM算法
到底什么是EM算法,Wikipedia给的解释是:最大期望算法(Expectation-maximizationalgorithm,又译为期望最大化算法),是在概率模型中寻找参数
最大似然估计
或者最大后验估计的算法
堇禤
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2022-10-25 08:32
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
图像处理与模式识别考试B
考点(B卷)监督模式识别和非监督模式识别的流程图和区别贝叶斯公式和最小风险决策
最大似然估计
K均值反向传播算法的两个基本操作和过拟合支持向量机的判断和最优分类超平面的判断和优化函数为什么ReLU比sigmoid
用C站记笔记
·
2022-10-22 10:47
模式识别与机器学习
图像处理
机器学习
人工智能
基于最小二乘法的线性回归分析方程中系数的估计
一元线性回归分析就是估计方程y=kx+b是中的系数k和b,常见的方法有:计算数学的方法——最小二乘法、统计方法——
最大似然估计
法、机器学习
撼山拔月
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2022-10-16 07:12
最小二乘法
线性回归
机器学习
matlab
【集成学习系列教程3】GBDT分类算法原理及sklearn应用
文章目录5GBDT二分类算法5.1概述5.2算法详解5.2.1逻辑回归预测函数5.2.2
最大似然估计
5.2.3逻辑回归损失函数5.2.4算法的具体步骤5.3sklearn中的GradientBoosting
Juicy B
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2022-10-13 07:30
集成学习
sklearn
机器学习
集成学习
Boosting
【SLAM】6非线性优化
文章目录补充知识贝叶斯似然函数&
最大似然估计
齐次矩阵正定矩阵奇异矩阵6.1.状态估计问题6.1.1.最大后验估计6.1.2.最小二乘6.1.3.批量状态估计6.2.非线性最小二乘6.2.1.一阶&二阶梯度法
子氚
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2022-10-08 18:01
SLAM
计算机视觉
基于SAGE算法的宽带信道参数提取算法的MATLAB仿真
目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础首先介绍下
最大似然估计
(EM)原理,在信号处理中从实测数据中提取一些信道参数,如果想要用相关参数来表述实测数据的话,就要让实测数据转换成信号参数的概率密度函数并且选择的参数值使得它的概率密度最大
fpga和matlab
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2022-10-07 12:54
★MATLAB算法仿真经验
板块1:通信与信号处理
其他
matlab
算法
SAGE
EM估计
[HITML]哈工大2020秋机器学习复习笔记
文章目录1基础1.1机器学习中的概率1.2
最大似然估计
、最大后验概率1.3最小二乘法、梯度下降法、共轭梯度法2决策树2.1熵2.2条件熵2.3相对熵(KL散度)2.4交叉熵3贝叶斯判别3.1最优分类器3.2
北言栾生
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2022-10-07 07:06
机器学习
机器学习
现代信号处理——参数估计理论(最小二乘估计)
Bayes估计需要知道被估计量的先验概率密度;
最大似然估计
需要知道似然函数。除了线性均方估计外,最小二乘估计是另一种不需要任何先验知识的参数估计方法,最小二乘估计不需要先验统计特性,适用范围更广。
清泉_流响
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2022-10-02 07:25
算法
softmax交叉熵损失函数
1.推导softmax的损失函数推导依然要用到
最大似然估计
MLEm代表有m条样本,k代表k个类别2.softmax损失函数可以简写成逻辑回归LR损失函数可以写成因此由公式可以看出逻辑回归就是损失回归的k
海滩上的那乌克丽丽
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2022-10-01 07:16
softmax
机器学习
概率论
机器学习
算法
自然语言处理(5)——语言模型
学习笔记(5)——语言模型1.基本概念1.1概念导入1.2划分等价类的方法——n元文法模型(n-gram)1.3概率计算1.4语言模型的应用1.4.1音字转换问题1.4.2汉语分词问题2.参数估计2.1
最大似然估计
胖虎干嘛了
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2022-09-25 07:31
自然语言处理
自然语言处理
语言模型
人工智能
机器学习模型1——线性回归和逻辑回归
前置知识
最大似然估计
最小二乘法梯度下降算法高斯分布主要内容注意:下面的w和θ指的都是自变量的斜率。
weightOneMillion
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2022-09-22 17:25
机器学习
机器学习
逻辑回归
线性回归
【概率论与数理统计】【线性代数】计算机保研复习
复习概率论与数理统计1.基础2.贝叶斯公式3.大数定律(Lawofthelargenumbers)4.中心极限定理5.
最大似然估计
6.期望、方差和协方差面试题线性代数1.秩☆2.行列式3.线性相关性4.
咔叽布吉
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2022-09-22 11:46
保研
概率论
线性代数
机器学习
机器学习算法-NLP-CV好的学习视频和资料(持续更新~)
小白入门:《图“解”机器学习》-小白10分钟也能搞懂机器学习知乎:深入理解统计学习方法(这个可以参考)第四章贝叶斯相关: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(转载
饿了就干饭
·
2022-09-07 10:10
数学
面试问题
机器学习
算法
最大似然估计
(MLE)入门教程
什么是
最大似然估计
(MLE)
最大似然估计
(MaximumLikelihoodEstimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。
·
2022-09-03 10:30
机器学习数据挖掘统计学概率
概率论知识点总结(下)
参考资料
最大似然估计
例题何书元《概率论与数理统计》6.描述性统计统计学的做法分为两种:描述性统计:从数据样本中计算一些平均值、标准差、最小值、最大值等概括统计量,画直方图、散点图等描述图形。
CHH3213
·
2022-08-24 16:46
数学
概率论
机器学习
python
机器学习之pandas基础——pandas与概率论的简短碰面
机器学习中随处可见概率论的影子,最典型的当属
最大似然估计
,它的基本思想就是:存在即合理,
最大似然估计
通过使当前数据的概率最大来估计目标函数参数。
肥猪猪爸
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2022-08-18 07:16
人工智能
python
机器学习
pandas
概率论
paddle深度学习基础之损失函数
paddle深度学习基础之损失函数前言文章目录paddle深度学习基础之损失函数前言网络结构损失函数一、损失函数漫谈二、交叉熵损失函数1.Softmax函数2.
最大似然估计
3.贝叶斯公式4.交叉熵损失函数三
梁先森-在技术的路上奔跑
·
2022-08-17 13:47
paddle
深度学习
机器学中的参数估计
本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-
最大似然估计
ML
chinpion
·
2022-08-17 07:34
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