最大似然估计MLE 第5页

AI实践之路：线性/逻辑回归背后的广义线性模型与最大似然估计

写上一篇文章的过程中，讲到逻辑回归是如何利用Sigmoid函数将线性回归的数值转换为概率时，才意识到自己对逻辑回归的理解十分浅显，为什么是Sigmoid函数？它一个就说是概率了？数学原理是什么？为了增加理解，尝试整理了所查资料的知识点，文中会放上不同信息的参考来源。1.广义线性模型Generalizedlinearmodel首先需要知道广义线性模型，即GLM，说实话没学过啥统计学这那的课，看到很多

Jhll97·2023-04-01 21:26

十大之——EM算法（Expectation-Maximum）

一.为什么引入EM1.最大似然估计（MLE）（1）已知：①一堆观测数据X②数据服从的统计模型估计：统计模型中的参数（2）引入MLE：（3）非凸问题：无法求全局极值，只能求局部极值。

夜猫子丶CC·2023-04-01 10:58

春字节题（五）

编辑距离Hleetcode1143最长公共子序列leetcode718最长重复子数组字节技术面【重点】出现频率最高的k个数字（出现频率第1高==出现次数最多）leetcode451根据字符出现的次数排序Mle

Mr.liang呀·2023-03-31 20:18

统计学习方法9—EM算法

EM算法是一种迭代算法，是一种用于计算包含隐变量概率模型的最大似然估计方法，或极大后验概率。EM即expectationmaximization，期望最大化算法。

breezez·2023-03-30 20:42

最大似然估计

极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值。极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。极大似然估计中国采样需要满足一个重要的假设，就是所有的采样都是独立同分布的。函数形式概率函数似然函数假如有一个罐子，里面有黑白两种颜色的球，数目多少不知，两种颜色的比例也不知。我们想知道罐中白球和黑球

天禧68·2023-03-29 22:50

自然语言处理（二）： N-gram Language Models

.Probabilities:JointtoConditional概率：从联合到条件1.1TheMarkovAssumption马尔可夫假设1.2MaximumLikelihoodEstimation最大似然估计

小羊和小何·2023-03-27 07:08

2018-10-06

最大似然估计1.最大似然估计概念：最大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。

蒲虹宇·2023-03-24 22:02

Generative Adversarial Nets

论文：http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf问题生成模型的困难：最大似然估计涉及到的概率计算棘手、模型训练完成后

rzhangpku·2023-03-24 22:52

最大似然估计和最大后验估计

MLE-最大似然估计例如仍硬币：抛n次，k次为正面，则事件发生的概率为k/n缺点：当数据样本很少时候偏差较大NegativeLogLikelihood(NLL)的推导MAP-最大后验估计后验=先验*似然先验

舟舟洋·2023-03-24 21:29

熵、条件熵、信息增益（互信息）

当熵中的概率由数据估计(特别是最大似然估计)得到时，所对应的熵称为经验熵(empiricalentropy)。条件熵：在一个条件下，随机变量的不确定性。

Bigvan·2023-03-22 18:07

2.3.4 高斯分布的最大似然估计

那我们可以用最大似然来估计分布的参数和高斯分布公式对数似然函数为似然函数对数据集的依赖体现在和，对进行求导，应用二次型求导公式我们有令导数为零，求出均值也就是数据点的观测集合均值可以看出的求解与无关，因此我们可以使用来求解结果为对于书中有这么一段话：我们看到对于均值的最大似然估计的期望等于实际的均值

golfgang·2023-03-22 16:44

EM聚类

最大似然：根据我们的经验，相同年龄下男性的平均身高比女性的高一些最大似然估计：它指的就是一件事情已经发生了，然后反推更有可能是什么因素造成的。

dingtom·2023-03-22 07:15

stata tips 1: Heckman two stage

*MLE,thedependentvariableintheselectionmodelisthedummyvariableofy.heckmanyx1x2x3,select(z1z2z3)vce(clusterclustervarrobust

MISS_L种花的大猫·2023-03-21 21:58

独立性假设与先验后验

极大似然估计(MLE)是经验风险最小化(ERM)的一个例子.当模型是条件概率分布,损失函数是对数损失函数时,经验风险最小化等价于极大

谢小帅·2023-03-21 09:40

DataWhale-03-EM算法

理论部分EM算法，全称ExpectationMaximizationAlgorithm，译作最大期望化算法或期望最大算法，它是一种迭代算法，用于含有隐变量（hiddenvariable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计

evanzh7·2023-03-16 21:48

逻辑斯蒂回归

【关键词】Logistics函数，最大似然估计，梯度下降法1、Logistics回归的原理利用Logistics回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。

郑某人_03a6·2023-03-10 20:13

用java刷题需知，一篇足矣(初学)

scanner类我，一java菜鸡，昨天刷题，发现一直MLE，以为可能是java本来的弊端，比

Nte Fuir·2023-03-08 22:06

动手学深度学习（MXNet）6：自然语言处理

为何不采用one-hot向量跳字模型：训练通过最大化似然函数来学习模型参数，即最大似然估计。这等价于最小化以下损失函数：如果使用随

CopperDong·2023-02-24 07:16

概率论【蜂考】期末速成（二）

大数定理及中心极限定理独立、同分布中心极限定理公式习题二项分布中心极限定理公式n很大时，p比较大时习题课时九答案0.0786抽样分布常用统计量及性质公式习题三种常见分布公式习题课时十答案参数估计矩估计法公式习题最大似然估计法公式习题无偏估计公式习题课时十一答案

ᝰꫛꪮꪮꫜ748·2023-02-22 02:50

机器学习--处理分类问题常用的算法（二）

线性回归用最小二乘法来计算参数，LR用最大似然估计来计算参数。3.生成模型和判别模型基本形式，有哪些？生成式：朴素贝叶斯、HM

Good@dz·2023-02-17 00:39

自然语言处理学习（1）一部分概率论知识

在这里做一些学习的记录似然(likehood)：在概率统计中，经常见到“最大似然估计”这个词汇。我们在学习时的一个很大的困难就是被一些陌生的且看起来高大上的词汇劝退。这里的似然，与概率几乎是同义词。

地大停车第二帅·2023-02-07 10:46

机器学习方法总结

求得预测值为y的概率表达式为：假设样本独立且同分布，最大似然估计：那么，LR的损

kongbaifeng·2023-02-06 19:01

机器学习 - 期望最大（EM）算法

机器学习-期望最大（EM）算法引述引例算法过程过程推导引述之前我们讲过最大似然估计与最大后验概率估计，这两种方法都是根据已有的数据标签y对参数进行估计，适用于监督学习。

GoWeiXH·2023-02-06 15:41

【机器学习】最大期望算法(EM)

1.什么是EM算法最大期望算法（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，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量

Sonhhxg_柒·2023-02-06 15:40

和你在一起^_^·2023-02-04 13:21

用stata做面板数据回归分析基础作业

目录1.导入数据集2.面板数据有关信息3.混合回归4.随机效应模型4.1随机效应模型or混合回归模型的选择：LM检验4.2随机效应模型：两种估计方法A.FGLS法：广义离差模型B.MLE法：极大似然估计

YO乐事嘟·2023-02-03 22:14

GMM（高斯混合模型）与KMean聚类

最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：–第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；–第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。

弎见·2023-02-01 18:51

Notes on 极大似然估计（MLE）

从总体中取出n个样本，观测值分别为，则似然函数为求使得出现样本概率最大的参数作为的估计值为了方便计算，对取对数得到对数似然函数又记梯度算子若似然函数满足连续可导的条件，则最大似然估计量就是如下方程的解例设样本服从正态分布

清筱筱·2023-01-31 17:15

2023美赛数学建模思路 - 案例：线性回归

article/details/128779911内容简介符号说明一、线性回归（最小二乘法及其几何意义）1、矩阵表达下的最小二乘法2、最小二乘法的几何意义二、线性回归（最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE

建模君A·2023-01-31 09:07

极大似然估计

通俗理解极大似然估计(MLE)和矩估计是数理统计中进行参数估计常用方法.通常我们假设观测到的样本X1,X2,…,XnX_1,X_2,\dots,X_nX1,X2,…,Xn均是从一个统计模型X∼F(x;θ

kangzz1995·2023-01-29 13:59

python计算机视觉相机标定--张正友棋盘格标定法

文章目录原理解析相机标定算法流程计算单应性矩阵H计算内参数矩阵计算外参数矩阵最大似然估计代码测试实验结果分析1.数据集2.实验结果原理解析相机标定在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系

whh_0509·2023-01-29 08:16

贝叶斯统计

频率学派经典估计和贝叶斯估计经典的频率学派的参数估计方法有矩估计和最大似然估计，假设样本是在一个客观固定的参数所确定的概率模型下生成的，这个前提下，直接先假设一个未知参数，然后根据某些原则（矩相等或者最大似然原则

S_o_l_o_n·2023-01-28 15:06

手写算法-python代码实现逻辑回归（带L1、L2正则项）

手写算法-python代码实现逻辑回归逻辑回归原理解析损失函数定义以及数学公式推导过程解释1：通俗易懂的手推损失函数：解释2：最大似然估计求解参数对损失函数推导梯度python代码实现逻辑回归实例展示sklearn

Dream-YH·2023-01-28 10:16

买净化器再不看MLE，就真的要杯具了

这里介绍一个大家比较陌生的概念，MLE，就是全寿命期平均效率，是英文MeanLifetimeEfficiency的英文首字母简写。

FICA研究院·2023-01-27 07:23

自然语言学习路线图

自然语言处理概述1.自然语言处理的现状与前景2.自然语言处理应用3.自然语言处理经典任务第二章：数据结构与算法基础4.时间复杂度、空间复杂度5.动态规划6.贪心算法7.各种排序算法第三章：分类与逻辑回归逻辑回归最大似然估计优化与梯度下降法随机梯度下降法第四章

Gavin_hello·2023-01-27 01:54

概率论- 7参数估计 & 假设检验

参数估计&假设检验1参数估计1.1参数的点估计1.1.1估计量、估计值和点估计1.1.2点估计的两种常用方法1.1.2.1矩阵估计法1.1.2.2最大似然估计法1.1.3估计量的评估标准1.2参数的区间估计区间估计就是用以统计量为端点的随机区间来刻画总体未知参数所在的范围

吴哈哈就是我·2023-01-21 08:55

深蓝学院-视觉SLAM课程-第4讲作业（T5矩阵微分，T6手写高斯牛顿，T7批量MLE）

课程Github地址：https://github.com/wrk666/VSLAM-Course/tree/master5.T5矩阵微分5.1实值行向量偏导这块儿之前一直不太懂，趁着这个机会补一补。看结论的话直接到5.5节，稍微理解一下的话再看看5.1和5.2，具体矩阵微分的引出在5.3。行向量偏导和列向量偏导对应，对列向量偏导一般叫做梯度。求f(X)f(X)f(X)对XXX的行向量偏导vec(

读书健身敲代码·2023-01-17 17:41

统计学 | 最大似然估计与EM算法（持续更新）

文章目录参考资料1.最大似然估计1.1原理1.2示例2.EM算法2.1原理2.2示例参考资料统计计算中的优化问题1.最大似然估计1.1原理统计中许多问题的计算最终都归结为一个最优化问题，典型代表是最大似然估计

CZ一星弱火·2023-01-16 21:04

NLP面试-最大似然估计与贝叶斯估计的区别

致Great·2023-01-16 14:37

统计学习--最大似然和贝叶斯估计的联系

概率和统计的区别概率是已知模型和参数，推数据；统计是已知数据，推模型和参数最大似然估计为点估计：利用数据样本信息在参数Theta下数据集X发生的概率最大贝叶斯估计为分布估计：利用数据样本信息和先验知识也即是在数据集

heda3·2023-01-16 14:05

参数估计——极大似然估计与贝叶斯估计

极大似然估计与贝叶斯估计的理解1参数估计2极大似然估计（MLE）3贝叶斯估计4极大验后估计（MAP）参考1参数估计参数估计（ParameterEstimation）是根据从总体中抽取的样本来估计总体分布中包含的未知参数的方法

派大星布星·2023-01-16 14:35

最大似然估计和贝叶斯

最大似然估计：通过事实推参数，随着事实的不断变化，参数也随之改变，先假定一个参数，然后计算实验结果的概率是多少，概率越大的，那么这个假设的参数就越可能是真的。

dbw794363172·2023-01-16 14:35

线性回归之原理介绍

线性回归是研究平均意义下变量与变量之间的定量关系表达式线性回归损失函数一般是均方误差(MSE)求解线性回归参数通常有最小二乘法和梯度下降法最小二乘法的几何意义是高维空间中的一个向量在低维子空间的投影最小二乘法与noise为高斯分布的最大似然估计等价

整得咔咔响·2023-01-16 00:04

CART决策树python实现

/dataSet/liquefaction_data_MLE.csv")x=df[['CSR','Vs']]y=df['target']clf=tree.DecisionTreeClassifier()

赏花赏月赏秋香·2023-01-15 23:17

机器学习数学基础（二）：概率论与统计量、大数定律、似然估计

泊松分布均匀分布指数分布正态分布Beta分布总结参数、期望、方差sigmoid/logistic函数统计量期望/方差/协方差/相关系数期望方差协方差相关系数独立和不相关大数定律切比雪夫大数定律伯努利定理中心极限定理最大似然估计什么是最大似然估计怎么求最大似然估计二项分布的最大

'仰望星空,脚踏实地'-菱·2023-01-15 18:40

最小二乘法的本质是什么？

www.zhihu.com/question/37031188/answer/70840126最小二乘法的本质是最小化系数矩阵所张成的向量空间到观测向量的欧式误差距离.最小二乘法的一种常见的描述是残差满足正态分布的最大似然估计模型具有如下形式

小白学视觉·2023-01-14 15:18

多元线性回归（高斯分布---＞最小二乘法）

文章目录多元线性回归1、基本概念1.1、连续值1.2、离散值1.3、简单线性回归1.4、最优解1.5、多元线性回归2、线性回归算法推导2.1、深入理解回归2.2、误差分析2.3、最大似然估计2.4、高斯分布

代码简史·2023-01-13 16:11

EM算法 -- AI基础算法从简单到深

EM算法就是通常说的让期望最大化的算法，EM算法的核心同时也是基础的部分是最大似然估计，首先通过一个简单的例子来理解EM算法的过程，然后讲解EM在数学上是怎么进行推导和原理证明的，后续会讲解EM算法的应用

she201007780123·2023-01-11 20:05

AI-统计学习（17）-EM算法

正常情况下，我们用最大似然估计或者贝叶斯进行概率预测，实现监督学习，而这算法就是针对非监督的概率分布预测的。初始值不同时会存在局部最优的情况。1.用于什么场景？不完全数据，缺失数据的情况下。

多云的夏天·2023-01-11 20:33

似然函数与最大似然估计、交叉熵概念与机器学习中的交叉熵函数

文章目录似然函数与最大似然估计似然的概念似然函数最大似然估计伯努利分布伯努利分布下的最大似然估计推导出交叉熵损失函数高斯分布高斯分布下的最大似然估计推导出均方误差损失函数信息量、熵、相对熵、交叉熵、机器学习中的交叉熵函数信息量熵相对熵

一骑走烟尘·2023-01-11 16:02

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