极大似然估计

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

因此我们首先在这一讲当中，结合一元高斯分布，来讨论一下极大似然估计，估计的有偏性、无偏性等基本建模问题。1.极大似然估计问题背

石溪·2024-08-31 04:51

统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性

n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的

cui_hao_nan·2024-08-30 13:17

Logistic 回归

文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3

零度°·2024-08-23 21:56

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。

小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】04 fitting 拟合

存在问题①噪声②外点、离群点③缺失数据2最小二乘存在的问题3全最小二乘度量的是点到直线的距离而不是点在y方向到直线的距离提示：点到直线的距离公式归一化后保留分子4极大似然估计5鲁棒的最小二乘不直接用点到直线的距离

量子-Alex·2024-02-12 06:47

机器学习---学习与推断，近似推断、话题模型

对概率图模型，还需确定具体分布的参数，称为参数估计或学习问题，通常使用极大似然估计或后验概率估计求解。单若将参数视为待推测的变量，则参数估计过程和推断十分相似，可以“吸收”到推断问题中。

三月七꧁ ꧂·2024-02-11 12:56

如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得交叉熵 Cross Entropy 以及均方损失函数 Mean Square Loss ？

似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)--------------------------------------------------------------------------------

shimly123456·2024-02-10 13:43

最大期望算法（EM算法）

#include//最大期望算法（EM算法）//EM算法是一种启发式的迭代算法，用于实现用样本对含有隐变量的模型的参数做极大似然估计。

陇院第一Sweet Baby·2024-02-09 22:46

2018-07-03

[TOC]极大似然估计的一般思想极大似然估计（MaximumLikelihood），顾名思义，就是根据似然度（也就是可能性，likelihood）对感兴趣的参数（如正态分布的\mu与\sigma，指数分布的

lanjly·2024-02-08 19:12

十分钟学习极大自然似估计

EndlessLethe原创文章，转载请注明：转载自小楼吹彻玉笙寒原文链接地址:十分钟学习极大似然估计前言参数估计是机器学习里面的一个重要主题，而极大似然估计是最传统、使用最广泛的估计方法之一。

培根炒蛋·2024-02-07 18:33

极大似然概率

MachineLearninginMarketingEM算法极大似然函数极大似然估计是机器学习中比较重要的概念，一些专业教程往往容易忽略对其解释。

zidea·2024-02-07 08:28

4 朴素贝叶斯

1定义朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法2.算法及实例极大似然估计：在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述贝叶斯估计：在这里插入图片描述在这里插入图片描述总结：朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法

奋斗的喵儿·2024-02-06 21:59

机器学习算法之EM算法

1.1预备知识：1.1.1.极大似然估计：根据已观察到的数据去最大化该数据出现概率，得到的参数即为所求。（已观察到的数据理应出现的概率比较大，比较合理）1.1.2.Jensen不

浅白Coder·2024-02-06 17:54

极大似然估计(转自知乎)

转自知乎：https://www.zhihu.com/question/24124998/answer/41420549我们假设硬币有两面，一面是“花”，一面是“字”。一般来说，我们都觉得硬币是公平的，也就是“花”和“字”出现的概率是差不多的。如果我扔了100次硬币，100次出现的都是“花”。在这样的事实下，我觉得似乎硬币的参数不是公平的。你硬要说是公平的，那就是侮辱我的智商。这种通过事实，反过来

暧昧旳黑夜·2024-02-06 10:40

机器学习 --- 指数族分布

一、背景二、高斯分布的指数族形式三、对数配分函数与充分统计量的关系三、极大似然估计与充分统计量四、最大熵角度总结最后数学建模精选资料共享，研究生学长数模指导，建模比赛思路分享，关注我不迷路！

建模君Assistance·2024-02-05 16:42

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型（2）6.2 最大熵模型

文章目录6.2最大熵模型6.2.1最大熵原理6.2.3最大熵模型的学习6.2.4极大似然估计《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第3章k邻近邻法《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现

北方骑马的萝卜·2024-02-05 11:51

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第4章朴素贝叶斯法

文章目录第4章朴素贝叶斯法4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1基本方法4.1.2后验概率最大化的含义4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2学习与算法4.2.3贝叶斯估计代码实践

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:25

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

文章目录大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析一、引言概率模型与隐变量极大似然估计（MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三

星川皆无恙·2024-01-28 23:22

贝叶斯分类器（公式推导+举例应用）

文章目录引言贝叶斯决策论先验概率和后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的优点与缺点优点缺点总结实验分析引言在机器学习的世界中，有一类强大而受欢迎的算法——贝叶斯分类器，它倚仗着贝叶斯定理和朴素的独立性假设

Nie同学·2024-01-17 03:12

快速了解——逻辑回归及模型评估方法

.导函数公式：f′(x)=f(x)(1–f(x))2、相关概念概率：事件发生的可能性联合概率：两个或多个随机变量同时发生的概率条件概率：表示事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，P(A|B)极大似然估计

小林打怪中·2024-01-14 06:35

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵

极大似然估计似然值是真实的情况已经发生，我们假设他有很多模型，在某个概率模型下发生这种情

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:38

逻辑回归、深度学习简介、反向传播

Logistic回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。Logistic分布是一种连续型的概率分布，其分布函数和密度函数分别为：Logistic分布

梦码城·2024-01-12 17:57

概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计

概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布2.极大似然估计

Espresso Macchiato·2024-01-12 05:18

神经网络中的损失函数（上）——回归任务

神经网络中的损失函数前言损失函数的含义回归任务中的损失函数平均绝对误差（MAE）L1范数曼哈顿距离优点缺点均方误差（MSE）均方误差家族L2范数欧氏距离极大似然估计优点缺点smoothL1LossHuber

liuzibujian·2024-01-11 07:53

基于贝叶斯决策理论的分类器

基于贝叶斯决策理论的分类器基于贝叶斯决策理论的分类器贝叶斯决策理论1如何衡量分类好坏参数估计1极大似然估计2最大后验概率估计3最大熵估计4非参数估计贝叶斯分类器在现实中的应用1垃圾邮件分类2贝叶斯网络参考文献首先

CHENG-HQ·2024-01-08 09:39

EM 算法（Expectation Maximization）

EM算法是一种重要的解决含有隐变量问题的参数估计方法算法释义EM算法是用来解决含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者叫极大后验概率估计。

大雄的学习人生·2024-01-07 13:02

EM算法原理解释及公式推导

(注意：极大似然估计的前提一定是要假设数据总体的分布，如果不知道数据分布，是无法使用极大似然估计的)，这个分布的均值和方差未知，如果我们估计出这两个参数，那

烟雨人长安·2024-01-04 21:02

EM算法-细节讲解公式推导

EM算法：EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。

闯闯爱打鼓·2024-01-04 20:32

EM算法公式详细推导

EM算法是一种迭代算法，用于含隐变量概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法由两步组成：E步，求期望；M步：求极大。EM算法的优点是简单性和普适性。

一碗姜汤·2024-01-04 20:31

工智能基础知识总结--什么是EM算法

什么是EM算法EM算法用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法详细过程：输入：观测变量数据Y，隐变量数据Z，联合分布P(Y,Z∣θ)P(Y,Z|\theta)P(Y,

北航程序员小C·2024-01-03 18:57

R语言机器学习与临床预测模型56--Logistic回归（逻辑回归）

这里的系数是通过极大似然估计得到的，而不是通过OLS。极大似然的直观意义就是，我们要找到一对B0和B1的估计值，使它们产生的对观测的预测概率尽可能接近Y的实际

科研私家菜·2024-01-03 16:45

常见推断方法一览：极大似然估计、最大后验估计、期望最大化、贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法、变分推断

常见推断方法一览推断方法区别频率派极大似然估计MLE最大后验估计MAP期望最大化EM贝叶斯推断Bayesian马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC变分推断VI推断方法区别极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation

Debroon·2024-01-03 10:57

极大似然估计定义及例题

一、极大似然估计定义实际上就是说，我们在总体中抽取样本，我们希望在样本中发生的情况最大化，用在样本中发生的情况去估计总体中发生情况。

脑子不好真君·2023-12-31 19:13

【标定】利用iphone基于python与opencv对手机相机做标定

(5)根据极大似然估计

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-28 14:25

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

统计学习笔记九----EM算法

前言EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hiddenvariable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:13

【AI】数学基础——数理统计（概念&参数估计）

概率论文章目录3.6数理统计概念与定理3.6.1概率论与数理统计区别3.6.2基本定理大数定理马尔科夫不等式切比雪夫不等式中心极限定理3.6.3统计推断的基本问题3.7参数估计3.7.1频率派点估计法矩阵估计法极大似然估计点估计量的评估区间估计

AmosTian·2023-12-25 01:17

EM（Expectation-Maximum）算法

且两个量未存在明显的关系，但又互相依存可以采用EM算法其中主要思想为：首先随机初始化参数rrr然后求的在参数rrr下按照极大似然估计求得参数θ\th

Gowi_fly·2023-12-21 00:09

Python 从零开始实现机器学习实战(仅numpy实现) 01：通过扔硬币的例子理解并求解极大似然估计（可能是全网最容易懂的例子）

极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）1.基本概念1.1似然函数（LikelihoodFunction

斯多葛1618·2023-12-19 17:32

loss function

borgwang.github.io/ml/2019/08/12/loss-functions-in-ml.html均方差损失MeanSquaredErrorLoss：在模型输出与真实值的误差服从高斯分布的假设下，最小化损失函数与极大似然估计本质上是一致的

log1302·2023-12-17 01:52

机器学习番外篇（1）：极大似然估计和最小二乘法

番外篇的第一篇文章就来说一下“极大似然估计”，以及它与最小二乘法、负的对数似然之间的联系。一、极大似然估计极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）是

棉花糖灬·2023-12-16 12:27

机器学习---EM算法

1.极大似然估计与EM算法极大似然估计是一种常用的参数估计方法，它是以观测值出现的概率最大作为准则。关于极大似然估计，假设现在已经取到样本值了，这表明取到这一样本的概率L(θ)比较大。

三月七꧁ ꧂·2023-12-02 12:07

【计算机视觉】张正友标定法相机标定

目录一、相机标定二、张正友标定法2.1张正友标定法概述2.2张正友标定法原理2.2.1坐标系2.2.2内参矩阵计算2.2.3外参矩阵计算2.2.4极大似然估计2.2.5畸变矫正2.3张正友标定法算法步骤

Q蕾·2023-11-28 03:24

知识补给站20230419-20230421

10.贷款五级分类11.B端业务和C端业务（参考人人都是产品经理的文章）12.欺诈检测-多分类13.过拟合14.广义线性模型15.经验风险+结构风险16.极大似然估计-求最优参数17.逻辑回归18.混淆矩阵

Charming&M·2023-11-27 16:45

什么是EM算法

1.背景EM(expectationmaximizationalgorithm)算法，又名期望极大算法，是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。

MusicDancing·2023-11-25 12:48

【时间序列数据挖掘】ARIMA模型

ARIMA模型可以通过非常成熟的统计方法，比如说极大似然估计，矩估计，贝叶斯估计或者其他一些估计方法得到估计，所以是一个非常好用的工具

水w·2023-11-24 18:33

专栏 | 机器学习 - 最大似然估计

比如你高中的班主任上课时从教室门缝进行扒头观测，10次独立观测的结果显示，小明同学睡觉8次，听讲2次，班主任由此推断小明上课经常不好好听讲，班主任的推断应用的就是极大似然估计的思想。

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-24 18:31

机器学习: 简单讲极大似然估计和贝叶斯估计、最大后验估计

一、前言我在概率论：参数估计里面提到了极大似然估计，不熟悉的可以看一下，本文重点介绍后两者估计方法。在这里两种估计方法估计的是什么？

JacksonKim·2023-11-24 18:59

机器学习笔记06---极大似然估计

估计类条件概率的一种常用策略是先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。具体地，记关于类别c的类条件概率为P(x|c)，假设P(x|c)具有确定形式并且被参数向量θc唯一确定，则我们的任务就是利用训练集D估计参数θc。为了明确起见，我们将P(x|c)记为P(x|θc)。事实上，概率模型的训练过程就是参数估计(parameterestimation)过程。对于参数估

一件迷途小书童·2023-11-24 18:58

朴素贝叶斯中的极大似然估计

为什么要极大似然估计，朴素贝叶斯不能搞定一切吗？朴素贝叶斯需要先求得先验概率和条件概率。从直觉出发，可以用样本中出现的频率直接代替先验概率和条件概率。

梵悟·2023-11-24 18:56

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