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最大似然估计
机器学习从入门到死亡(中)
机器学习五、基础机器学习方法1.线性回归(LinearRegression)1.1线性回归的定义1.2
最大似然估计
(MaximumLikelihoodEstimation)1.3线性回归的过拟合1.4梯度下降
许皮皮同学
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2022-08-12 07:02
机器学习
聚类算法
kmeans算法
pca降维
机器学习---学习首页
(累计分布函数)高斯概率密度函数中心极限定理2.机器学习Java机器学习工具&库1.处理小数据效果好2.深度学习—大数据,超过500w;图像,语言方面效果奇好SVD最小二乘法梯度下降法局部加权回归1.
最大似然估计
weixin_34075268
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2022-08-04 18:45
人工智能
爬虫
python
多元线性回归-最小二乘法
最大似然估计
一、引言设随机变量yyy与一般变量x1,x2,...,xpx_{1},x_{2},...,x_{p}x1,x2,...,xp的线性回归模型为:y=β0+β1x1+β2x2+...+βpxp+εy=\beta_{0}+\beta_{1}x_{1}+\beta_{2}x_{2}+...+\beta_{p}x_{p}+\varepsilony=β0+β1x1+β2x2+...+βpxp+ε式中,β0,β
贪心西瓜
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2022-07-30 11:32
统计分析与数据挖掘
统计学
推荐 :一文读懂
最大似然估计
(附R代码)
作者:阿尼·辛格;翻译:陈之炎;校对:丁楠雅本文约4200字,建议阅读10+分钟。本文将研究MLE是如何工作的,以及它如何用于确定具有任何分布的模型的系数。简介解释模型如何工作是数据科学中最为基本最为关键的问题之一。当你建立了一个模型之后,它给了你预期的结果,但是它背后的过程是什么呢?作为一个数据科学家,你需要对这个经常被问到的问题做出解答。例如,假设您建立了一个预测公司股价的模型。您注意到夜深人
数据分析v
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2022-07-30 11:54
stata学习笔记|
最大似然估计
最大似然估计
一般在回归模型出现非线性时使用,此时,
最大似然估计
或非线性最小二乘法均可。
Clytie_Lion
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2022-07-30 11:24
stata学习笔记
回归
曲线拟合——最小二乘法与高斯假设下的
最大似然估计
和最大后验估计
曲线拟合——最小二乘法与高斯假设下的
最大似然估计
和最大后验估计曲线拟合——最小二乘法与高斯假设下的
最大似然估计
和最大后验估计1.使用平方和误差函数的多项式曲线拟合——最小二乘法推导:1.1平方和误差函数作为损失函数
NeutronT
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2022-07-30 11:53
机器学习的事
最大似然估计
和最小二乘法 含代码
目录一、最小二乘法二、
最大似然估计
三、解决非线性回归问题四、代码五、总结
最大似然估计
和最小二乘法的区别:
最大似然估计
和最小二乘法的联系:
最大似然估计
和最小二乘法是机器学习中经常用到的两种方法,它们既有区别又有千丝万缕的联系
小殊小殊
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2022-07-30 11:53
机器学习
机器学习
最小二乘法
人工智能
算法
机器学习必知概念:贝叶斯估计、
最大似然估计
、最大后验估计
原文(我的博客):贝叶斯估计、
最大似然估计
、最大后验估计三者的区别更多机器学习深度学习资源实例分析即使学过机器学习的人,对机器学习中的MLE(极大似然估计)、MAP(最大后验估计)以及贝叶斯估计(Bayesian
weixin_34342207
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2022-07-26 10:44
人工智能
数据结构与算法
大数据
机器学习入门详解(一):理解监督学习中的
最大似然估计
机器学习入门详解(一):理解监督学习中的
最大似然估计
1.摘要2.似然VS概率和概率密度3.独立同分布假设1.摘要 这篇文章在统计学的背景下对机器学习学习建模过程进行了解密。
Jasper0420
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2022-07-26 10:40
神经网络
人工智能
算法
深度学习中的深度前馈网络简介
最常见的代价函数是负对数似然、最小化代价函数导致的
最大似然估计
。代价函数也可能含有附加项,如正则化项。组合模型、代
喜欢打酱油的老鸟
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2022-07-18 07:09
人工智能
深度学习
前馈神经网络
反向传播
机器学习——入门基础(贝叶斯分类器)
文章目录贝叶斯定理重新理解
最大似然估计
朴素贝叶斯半朴素贝叶斯分类器EM算法贝叶斯定理引言传送门,讲解到位:https://www.matongxue.com/madocs/279考虑这样一种情况事件A和事件
友培
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2022-07-12 07:54
大数据——机器学习
机器学习
概率论
分类
朴素贝叶斯算法
贝叶斯
理解极大似然估计与最大后验概率估计
文章目录概率和统计贝叶斯公式似然函数
最大似然估计
最大后验概率估计
最大似然估计
和最大后验概率估计的区别
最大似然估计
的一个例子参考链接概率和统计概率(probabilty)和统计(statistics)看似两个相近的概念
live_for_myself
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2022-07-02 19:07
pytorch学习
概率论
机器学习
分类
opencv3机器学习之EM算法示例详解
相反,该算法从给定的样本集中,能计算出高斯混和参数的
最大似然估计
。也能得到每个样本对应的标注值,类似于kmeans聚类(输入样本数据,输出样本数据的标注)。
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2022-06-30 09:50
python数学基础之概率论与数理统计
文章目录1.概率论基础1.1概率公式1.2贝叶斯公式1.3分布2.统计量2.1期望2.2方差2.2协方差2.2相关系数3.大数定理4.中心极限定理5.
最大似然估计
5.1过拟合1.概率论基础1.1概率公式
小白逆袭记
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2022-06-27 10:00
概率论
机器学习
python
一文读懂NLP之隐马尔科夫模型(HMM)详解加python实现
1.2.1HMM的两个假设1.2.2HMM模型1.3HMM模型的三个基本问题2概率计算问题及算法2.1直接计算法2.2前向算法2.3后向算法2.4一些概率与期望值的计算3模型训练问题及算法3.1监督学习——
最大似然估计
Elenstone
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2022-06-23 02:22
NLP算法详解
机器学习
算法
nlp
如何理解「
最大似然估计
」?参数估计、似然函数、
最大似然估计
文章目录引言参数估计
最大似然估计
似然函数求解
最大似然估计
问题为什么要对似然函数取对数?
虾米小馄饨
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2022-05-27 07:26
机器学习
算法中的数学
机器学习
概率论与数理统计
最大似然估计
似然函数
数学建模--岭回归和Lasso回归
Python实现.古典回归模型的四个假定线性假定:假定因变量和自变量之间存在线性关系严格外生性——>回归系数无偏且一致无完全多重共线性——>保证参数可估计球型扰动项岭回归惩罚函数惩罚函数法和最小二乘法或者
最大似然估计
类似
脑汁
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2022-05-23 07:24
数学建模
数学建模
机器学习系列(13)_PCA对图像数据集的降维_02
文章目录一、PCA降维1、降维究竟是怎样实现的2、二维特征矩阵降维的一般过程3、PCA降维与特征选择的不同二、PCA与SVD1、重要参数n_components2、迷你案例:高维数据的可视化(鸢尾花)3、
最大似然估计
自选超参数
温欣'
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2022-05-18 07:52
【Phthon】
【机器学习】
机器学习
人工智能
支持向量机
《统计学习方法》——第四章朴素贝叶斯及C++实现
实例类别可用于多分类,属于生成模型,先估计X,Y的联合概率分布P(X,Y),再计算条件概率P(Y|X)朴素贝叶斯法和朴素贝叶斯估计是两种不同的概念朴素贝叶斯法(model)---->参数估计参数估计={
最大似然估计
贝叶斯估计参数估计
李滚滚
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2022-05-17 07:26
机器学习
统计学习方法学习总结与实现
统计学习方法
深度学习(P1机器学习基础 ) 笔记和知识点补充
文章目录第5章机器学习基础5.1学习算法5.5
最大似然估计
5.5.1条件对数似然和均方误差5.5.2最大似然的性质5.6贝叶斯统计5.7监督学习算法5.7.2支持向量机5.7.3其他简单的监督学习算法5.8
北丐安全
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2022-05-13 07:42
深度学习花书
人工智能
机器学习
机器学习Sklearn Day4
2.2重要参数n_components2.1.1迷你案例:高维数据的可视化2.1.2
最大似然估计
自选超参数2.1.3按信息量占比选超参数2.3PCA中的SVD2.3.1PCA中的SVD哪里来?
birdooo
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2022-05-02 07:36
sklearn
机器学习
python
BRIO:抽象文本摘要任务新的SOTA模型
我们通常使用
最大似然估计
(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)损失来训练序列模型。但是论文认为我们使用的损失函数将把一个本质上可能有多个正确输
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2022-05-01 10:47
视觉SLAM十四讲笔记五(第六讲)
我想在介绍非线性优化的内容,有必要补充一下概率论的知识,给出如下链接,供读者自行学习:1、第一篇
最大似然估计
(了解)2、第二篇,第一篇看完,再看这篇,巩固
9527风先生
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2022-04-27 07:41
视觉SLAM
计算机视觉
视觉检测
算法
参数和非参数机器学习算法
然后,通过训练数据集,基于经验风险最小化(ERM)、结构风险最小化(SRM)、
最大似然估计
(MLE)、最大后验概率估计(MAP)等学习策略,可以估计出f
来生做只喵
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2022-04-07 12:31
程序员的数学【概率论】
随机事件独立性五、随机变量5.1离散随机变量5.2连续随机变量5.3概率密度函数概率计算六、数学期望与方差6.1期望6.2方差6.3重要公式七、随机向量八、随机变量独立性九、协方差十、机器学习中常见分布十一、
最大似然估计
前言本文其实值属于
辰chen
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2022-03-27 07:13
AIoT(人工智能+物联网)
程序员的数学
概率论
机器学习
数学
python
两个卡方分布之和_机器学习算法数学基础之 —— 统计与概率论篇(3)
核心技能
最大似然估计
给定一个概率分布,已知其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样利用计算出其似然函数:若是离散分布,即是在参数为时观测到这一采样的概率
weixin_39684995
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2022-03-20 07:39
两个卡方分布之和
统计学习基础:数据挖掘
推理和预测
机器学习笔记——逻辑斯蒂回归(Logistic)
1.3
最大似然估计
概念举个例子,在有一组样本X1,X2,X3,…,Xn;取值x
江正阳
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2022-03-11 07:36
机器学习
python
概率论(七):参数估计
最大似然估计
法假设总体属离散型,其分布律,为待估计参数,为可能取值的范围。设是来自的样本,则的联合分布律为,又设是相应于样本的一个样本值。那么样本取到观察值的概率,其
逸无无争
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2022-02-15 12:32
机器学习-5 朴素贝叶斯【附代码】
详见笔记第一章1.2.21、关于条件独立性假设2、定义数据集数据集特征空间3、假设空间从贝叶斯定理推出假设函数4、目标函数(
最大似然估计
)
Eric_i33
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2022-02-15 06:13
线性回归算法推导与实战
目录前言1.线性回归算法推导1.1深入理解回归1.2误差分析1.3
最大似然估计
1.4高斯分布-概率密度函数1.5误差总似然1.6最小二乘法MSEMSEMSE1.7归纳总结升华2.线性回归实战2.1使用正规方程进行求解
辰chen
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2022-02-12 07:19
AIoT(人工智能+物联网)
线性回归
人工智能
机器学习
正规方程
AIoT
线性回归
线性回归@(机器学习经典算法总结)
最大似然估计
(MaximumlikelihoodEstimate)在开始我们第一个算法之前呢,先介绍机器学习中一个非常重要的准则,这是一种参数估计的方法——
最大似然估计
腾原
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2022-02-08 17:59
EM算法
最大似然估计
(MLE):MLE是利用已知的样本结果,反推最有可能导致这样结果的参数值(θ)得计算过程,MLE的目标就是找出一组参数,使得模型产出观察数据的概率最大MLE求解过程:编写似然函数(即联合概率函数
Theodore的技术站
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2022-02-07 12:47
EM最大期望算法与jensen不等式
参考资料:https://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/42921789介绍em算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的参数模型的
最大似然估计
或极大后验概率估计
Rnan-prince
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2022-02-07 07:42
算法
EM
jensen不等式
自然语言处理——5.3 语言模型(数据平滑)
基本思想数据平滑的基本思想调整
最大似然估计
的概率值,使零概率增值,使非零概率下调,“劫富济贫”,消除零概率,改进模型的整体正确率。基本目标测试样本的语言模型困惑度越小越好。
SpareNoEfforts
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2022-02-06 17:44
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
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2022-01-09 10:30
机器学习算法
模式识别(一)
作业内容以肺活量为例,画出男女生肺活量的直方图并做对比;采用
最大似然估计
方法,求男女生肺活量的分布参数;采用贝叶斯估计方法,求男女生肺活量的分布参数(方差已知,注明自己选定的参数情况);基于身高和体重,
linzs.online
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2021-12-04 22:10
研究生课程
概率论
机器学习
模式识别
【数理统计】参数估计及相关(点估计、矩估计法、
最大似然估计
、原点矩&中心距)
1基础知识1.1常见分布的期望和方差1.2对数运算法则loga(MN)=logaM+logaNloga(M/N)=logaM−logaNloga(1/N)=−logaNlogaMn=nlogaM\log_{a}(MN)=\log_{a}M+\log_{a}N\\\log_{a}(M/N)=\log_{a}M-\log_{a}N\\\log_{a}(1/N)=-\log_{a}N
火柴先生
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2021-11-28 23:59
数学
微观经济学
人工智能
机器学习
EM(期望最大)算法
(这里默认大家都已经掌握了极大似然的思想)简介EM算法(Expectation-maximizationalgorithm),期望最大算法,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,其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量
ccaicaic
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2021-11-19 18:21
模式识别
机器学习
模式识别
【机器学习算法】基于最小二乘损失(MSE)的多元线性回归解析解推导
目录推导多元线性回归损失函数的解析解推导过程详解一元线性回归解析解多元线性回归解析解凸函数与最优化代码实战:波士顿房价预测推导多元线性回归损失函数的解析解基于上一节的博客我们基于概率统计中
最大似然估计
的角度推导了多元线性回归的损失函数
helton_yann
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2021-11-17 20:22
机器学习算法
机器学习
人工智能
matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据
统计推断通常基于
最大似然估计
(MLE)。MLE选择能够使数据似然最大化的参数,是一种较为自然的方法。在MLE中,假定参数是未知但固定的数值,并在一定的置信度下进行计算。
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2021-10-27 18:00
机器学习进阶-EM算法
无监督分类聚类EM第一步估算数据来自哪个组份正态分布估计μ和Σ需要先验给定算出每个样本它由第K个组份生成的概率EM算法解决高斯混合分布GMM假定训练集包含M个独立样本,希望从中找到改组数据的模型参数通过
最大似然估计
建立目标函数
yzy_1117
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2021-10-21 11:27
机器学习
机器学习
算法
聚类
高斯混合模型与EM算法图文详解
目录一、前言二、高斯混合模型(GMM)三、
最大似然估计
总结而言:四、EM算法五、EM算法的简单理解方式六、EM算法推导总结而言总结一、前言高斯混合模型(GaussianMixtureModel)简称GMM
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2021-08-10 17:26
拓端tecdat|使用R语言做极大似然估计实例
p=18970在普遍的理解中,
最大似然估计
是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值!
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2021-08-03 18:18
随机森林、EM、HMM、LDA
EM期望最大化(Expectation-Maximization),也叫
最大似然估计
。它
xxyytt
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2021-06-22 09:49
2021-02-04
心态上的慢慢的转变机器学习简单的回顾一下昨天看的视频以及准备的关于贝叶斯判别的一些东西主要的两个点一个是贝叶斯公式一个是
最大似然估计
关于贝叶斯公式看的一篇文章解释的很是形象一个关于追喜欢的女神的例子我觉得很形象而且可以从非数学的层面理解贝叶斯公式是干嘛的也就是说在先验概率的情况下了解了新的信息对原有的先验概率有什么影响一般来说影响的因子都是大于一的就得到了后验概率基本上看你的取决于新信息的价值应用
QuietRG
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2021-06-19 15:03
最大似然估计
+最大后验估计+LR
前言现代机器学习的终极问题都会转化为解目标函数的优化问题,MLE和MAP是生成这个函数的很基本的思想,因此我们对二者的认知是非常重要的。最近有时间,我查了些资料,加深了一下对这俩的理解.统计学习要素再次读到统计学习方法[1]第一章,终于开始理解1.3节的内容.统计学习方法都是由模型,策略和算法构成的.(1)模型:这里的模型,其实指的是要学习的条件概率分布(例如逻辑斯蒂分布,正态分布)或者决策函数.
MashoO
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2021-06-14 12:56
模式识别——3 概率密度函数的估计
3.1引言3.2
最大似然估计
3.2.1
最大似然估计
的基本原理3.2.2
最大似然估计
的求解3.2.3正态分布下的
最大似然估计
3.3贝叶斯估计与贝叶斯学习3.3.1贝叶斯估计3.3.2贝叶斯学习3.3.3正态分布时的贝叶斯估计
米妮爱分享
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2021-06-06 11:03
极大似然估计MLE
〇、说明极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE),也称
最大似然估计
。
Herbert002
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2021-05-17 22:07
概率统计Python计算(40)连续型总体未知参数的
最大似然估计
设(X1,X2,⋯ ,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)(X1,X2,⋯,Xn)是来自总体XXX的样本,(x1,x2,⋯ ,xn)(x_1,x_2,\cdots,x_n)(x1,x2,⋯,xn)为样本的一个观测值。已知XXX的分布,其中含有mmm个未知参数θ1,θ2,⋯ ,θm\theta_1,\theta_2,\cdots,\theta_mθ1,θ2,⋯,θm,记θ=(θ1,θ2,⋯
戌崂石
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2021-05-17 15:25
概率论
GMM的世界,你不懂?(上篇)
在
最大似然估计
的2种论证里面讨论了如何用MME来论证
史春奇
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2021-05-13 04:04
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