极大似然估计第10页

李航—统计学习方法第一章课后答案

1.2原题：通过经验最小化推导极大似然估计，证明模型是条件概率分布，当损失函数是对数损失函数时，经验最小化等价于极大似然估计。以下答案写起来比较简洁清晰。

xiaoxiao_wen·2022-11-04 13:37

《机器学习》西瓜书第三章回归（南瓜书辅助）

第三章3.1一元线性回归假如说现在有一个正态分布，正态分布由mu和sigama决定，极大似然估计就是用来确定正态分布的这两个参数的3.2多元线性回归对线性回归方程进行化简将b=wd+1∗1b=w_{d+

HammerDeng·2022-10-30 17:23

每天五分钟机器学习：解决神经网络过拟合问题的神器Dropout技术

Dropout之前的L1正则化和L2正则化相当于在极大似然估计基础上加上了先验概率，那么这个相当于修改了损失函数。而Dropout技术并没有修改损失函数，而是修改了网络结构。

幻风_huanfeng·2022-10-26 15:53

EM算法系列--原理

本系列通过如下两部分来讲解EM算法：1.EM算法的原理2.EM算法实际应用--HMMEM算法原理EM算法全称是最大期望算法（Expectation-Maximizationalgorithm,EM），是一类通过迭代进行极大似然估计

yeqiustu·2022-10-26 07:57

EM算法-硬币实验的理解

EM算法-使用硬币实验的例子理解EM算法，即最大期望算法（Expectation-Maximizationalgorithm,EM），是一类通过迭代进行极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation

hunk954·2022-10-26 07:22

机器学习-EM算法机器推广基于GaussianMixture函数对样本进行聚类-python实现

算法概述2.原理及数学表达3.代码实现4.总结1.EM算法概述 EM(ExpectationMaximization)算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（hiddenvariable）的概率模型参数的极大似然估计

菜菜小硕·2022-10-26 07:18

EM算法(Expectation-maximization algorithm)小结

EM算法（Expectation-Maximizationalgorithm）是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法，今天翻出了之前的笔记，在这里也放一下吧。

IceelfLuo·2022-10-26 07:47

机器学习EM算法

目录1初识EM算法2EM算法介绍2.1极大似然估计2.1.1问题描述2.1.2用数学知识解决现实问题2.1.3最大似然函数估计值的求解步骤2.2EM算法实例描述2.3EM算法流程3EM算法实例3.1一个超级简单的案例

赵广陆·2022-10-25 08:02

[机器学习入门笔记] 1. 周志华. 《机器学习》

目录前言第1章线性模型0.机器学习三要素1.一元线性回归1.1最小二乘法估计1.2极大似然估计1.3求解w和b1.4向量化2.多元线性回归2.1导出Ewhat2.2向量化Ewhat2.3求解what3.

Cyanzzy·2022-10-24 18:15

【概率论与数理统计(研究生课程)】知识点总结7(参数估计)

原文地址：【概率论与数理统计(研究生课程)】知识点总结7(参数估计)目录矩估计极大似然估计似然函数(θ\thetaθ为待求参数)估计量评选标准无偏性一致性有效性优效估计量（有效估计量）常见分布的参数矩估计和极大似然估计区间估计正态总体均值的区间估计单个正态总体

小吴不会敲代码吧·2022-10-22 07:23

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记_ch1.2 概率论基础

1.5条件概率2.概率的深度应用2.1一维概率密度2.2多维概率密度2.3期望与方差2.4条件期望2.5贝叶斯概率2.6贝叶斯的说明3.高斯分布3.1单变量高斯分布3.2多维高斯函数分布3.3高斯分布的极大似然估计

Mr_LeeCZ·2022-10-22 07:20

机器学习——朴素贝叶斯

目录一、什么朴素贝叶斯（基于概率进行预测的算法，用于分类）二、计算方法2.1基本方法2.2后验概率最大化的含义三、朴素贝叶斯法的参数估计3.1极大似然估计3.2朴素贝叶斯算法举个例子：解：3.3贝叶斯估计例题解

maggieyiyi·2022-10-17 07:20

机器学习——指数族分布

机器学习——指数族分布一维高斯分布充分统计量和对数配分函数的关系充分统计量和极大似然估计最大熵指数族是一类分布，包括高斯分布、伯努利分布、二项分布、泊松分布、Beta分布、Dirichlet分布、Gamma

DCGJ666·2022-10-10 18:59

朴素贝叶斯理论+代码实现

阴天了·2022-10-04 13:18

机器学习 ---- 朴素贝叶斯

疯子书生z·2022-10-04 13:46

机器学习(其四)贝叶斯分类器

机器学习(其四)贝叶斯分类器前言贝叶斯定理及贝叶斯分类器条件概率全概率公式贝叶斯推断概率事件的优势贝叶斯决策论极大似然估计(maximumlikelihoodestimation)估计原理求解极大似然函数拉普拉斯修正

negineko·2022-10-04 13:45

python 中朴素贝叶斯算法

2.先验概率、条件概率3.贝叶斯决策理论4.贝叶斯公式极大似然估计朴素贝叶斯分类器5.极值问题情况下的每个类的分类概率6.下溢问题如何解决7.零概率问题如何解决？

数据闲逛人·2022-10-04 13:13

机器学习最易懂之贝叶斯模型详解与python实现

文章目录0、预备知识0.1先验概率、条件概率、后验概率0.2贝叶斯公式0.3极大似然估计0.4生成模型与判别模型1、朴素贝叶斯模型1.1朴素贝叶斯的符号说明1.2朴素贝叶斯的特征条件独立假设1.3朴素贝叶斯模型推导

Elenstone·2022-10-04 13:12

极大似然估计、softmax函数与交叉熵损失函数三者的关系

介绍Logistic的基本形式：需要明确的概念：逻辑回归解决的不是回归的问题，而是分类的问题逻辑回归是线性模型，其中sigmoid函数只是非线性激活函数极大似然视角下的Logistic极大似然与伯努利分布假设x,y∼B(±1,p)x,y∼B(±1,p)考虑一个二分类问题：f(x)→{+1,−1}f(x)→{+1,−1}：其极大化条件似然估计：转化成负对数似然损失函数：Loss(w)=1N∑i=1N

xlhao的博客·2022-10-01 07:10

机器学习：通俗理解极大似然估计和极大后验估计+实例分析

目录0写在前面1从一个例子出发2极大似然估计3极大后验估计4Python实现0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。

Mr.Winter`·2022-09-22 07:06

3——Anomaly Detection

trainingdata可能会被污染，可以用一个××生成trainingdata基本思路3model的performence是由你判定的方法决定的，是missing比较重要还是falsealarm比较重要4极大似然估计量在

Human Learning·2022-09-20 16:21

【目标检测】37、FreeAnchor: Learning to Match Anchors for Visual Object Detection

文章目录一、背景二、方法2.1使用极大似然估计的方式来优化检测器2.2detectioncustomizedlikelihood2.3AnchormatchingMechanism三、效果论文：FreeAnchor

呆呆的猫·2022-09-04 11:56

数学、机器学习、深度学习目录

文章目录1.数学基础2.深度学习深度学习练习题3.机器学习4.论文loss对象检测1.数学基础矩阵求导术用狄拉克函数来构造非光滑函数的光滑近似2.深度学习深度学习入门（一）感知机与激活函数损失函数–交叉熵与极大似然估计

得克特·2022-09-01 07:19

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（7）-EM算法

Matlab仿真3.仿真结果4.小结1.EM算法最大期望算法（Expectation-Maximizationalgorithm,EM），或Dempster-Laird-Rubin算法，是一类通过迭代进行极大似然估计

mozun2020·2022-08-23 15:37

金融业信贷风控算法2-初等统计理论

文章目录一.假设检验1.1什么是假设检验1.2定义1.3原假设与备择假设1.4统计量与显著性水平1.5单侧检验和双侧检验1.6常用的假设检验二.参数估计2.1参数估计的方法2.2矩估计2.3极大似然估计

只是甲·2022-08-11 07:25

学习笔记：机器学习之逻辑回归

2.3模型参数估计可以利用极大似然估计法来估计模型的参数w,求似然

萌龙如我们·2022-08-06 07:57

机器学习——EM算法

14.EM算法文章目录14.EM算法14.1简介14.2算法计算流程14.2.1算法基本流程14.3极大似然估计14.4EM算法的实现思路14.1简介期望最大化（Expectation-Maximum,

Ding Jiaxiong·2022-08-05 20:59

最小二乘和极大似然估计的原理，思想？相同点以及异同？

简述最小二乘和极大似然估计的原理，思想？相同点以及异同？最小二乘估计和极大似然估计简述最小二乘和极大似然估计的原理，思想？相同点以及异同？

sta@ma@brain·2022-07-30 11:34

多元线性回归，参数估计，模拟，最小二乘法，极大似然估计，matlab

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、多元线性回归二、最小二乘法，极大似然估计三、使用步骤1.产生数据（和上一篇文章代码一样）2.方法3.完整代码总结前言多元线性回归参数估计课题

墨影雲清·2022-07-30 11:54

最小二乘与极大似然估计

两者思想的差异最小二乘估计与极大似然估计都是用来样本值来估计真实值的，之所以需要估计，是因为用数学量化真实世界事物关系时总是存在误差。

卢平光·2022-07-30 11:54

机器学习中的极大似然估计

极大似然估计（MLE）考虑一组含有mmm个样本的数据集X={x(1),...,x(m)}\mathbb{X}=\{x^{(1)},...,x^{(m)}\}X={x(1),...,x(m)},独立的由未知的真实数据生成分布

姜芽子·2022-07-26 10:53

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_34342207·2022-07-26 10:44

西瓜书《机器学习》第三章重点总结（上，一元线性回归）

（图片来自于电子书和B站datawhale）第三章课程大纲：1.机器学习的三要素：1.确定假设空间为正交回归：2.原理讲解（分别用最小二乘法和极大似然估计）3.求解最适合的w，b：（First，确定E是关于

learner.bear·2022-07-21 10:04

机器学习入门-西瓜书总结笔记第七章

西瓜书第七章-贝叶斯分类器一、贝叶斯决策论二、极大似然估计三、朴素贝叶斯分类器四、半朴素贝叶斯分类器五、贝叶斯网（Bayesiannetwork）1.结构2.学习3.推断六、EM算法总结一、贝叶斯决策论贝叶斯决策论

一入材料深似海·2022-07-21 10:33

机器学习之西瓜书+南瓜书：第三章线性模型

参考链接1、【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集2周志华老师的《机器学习》1线性回归思路：（1）模型：建立一元一次方程y=wx+b（2）策略：采用均方误差或者极大似然估计函数作为损失函数

wonderball·2022-07-14 07:36

机器学习之西瓜书-第7章贝叶斯分类器

新的一章开始啦~7.1贝叶斯决策论Bayesiandecisiontheory适用于多分类任务目标：寻找一种分类器，使错分类率最小化/精度最大化7.2极大似然估计以下取自知乎答主【马同学】的回答https

崔洞洞·2022-07-12 07:43

机器学习西瓜书——第七章贝叶斯分类器

文章目录7.1贝叶斯决策论7.2极大似然估计7.3朴素贝叶斯分类器7.4半朴素贝叶斯分类器7.5贝叶斯网7.6EM算法7.1贝叶斯决策论贝叶斯决策论是在概率框架下实施决策的基本方法。

一蓑烟雨晴·2022-07-12 07:15

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，其实研究的问题刚好相反。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（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）和最大后验概率估

live_for_myself·2022-07-02 19:07

神经网络与深度学习（一）

神经网络其实在学习神经网络之前，掌握基本的机器学习知识很重要，要不学起来还是比较吃力，从监督学习的梯度下降算法（对后面的学习应用很广泛），到极大似然估计，从激活函数的种类与选择，到损失函数的确定，以及正则化

longongng·2022-06-20 07:32

常用机器学习算法简记

极大似然函数求解算法：梯度上升（特征归一化处理）缺点：对特征的多重共线性敏感NaiveBayes朴素贝叶斯tips：条件概率；GaussianNB要求特征的先验概率为正态分布损失函数：交叉熵损失函数求解算法：极大似然估计缺点

TravelingHat·2022-06-05 07:08

贝叶斯分类器（贝叶斯决策论，极大似然估计，朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器，贝叶斯网）学习笔记

贝叶斯分类器（贝叶斯决策论，极大似然估计，朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器，贝叶斯网）学习笔记一、条件概率，全概率公式，贝叶斯公式二、贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。

changeck·2022-05-29 07:29

基于接收信号强度（RSS）的室内定位/无线传感器网络定位——极大似然估计ML/最小二乘估计WLS

基于接收信号强度（RSS）的室内定位/无线传感器网络定位——极大似然估计ML/最小二乘估计WLS原创不易，路过的各位大佬请点个赞针对AOA,TOA,TDOA,RSS等室内定位、导航的探讨、技术支持、==

脑壳二·2022-05-26 07:25

基于到达时间差（TDOA）的室内定位（/无线传感器网络定位）——极大似然估计ML

基于到达时间差（TDOA）的室内定位（/无线传感器网络定位）——极大似然估计ML原创不易，路过的各位大佬请点个赞针对AOA,TOA,TDOA,RSS等室内定位、导航的探讨、技术支持、==代码（有偿）==

脑壳二·2022-05-26 07:54

吃瓜教程——第三章

《机器学习》——第三章线性模型一、基本形式二、线性回归2.1最小二乘法2.2极大似然估计2.3求解www和bbb的值2.4Hessian矩阵2.5多元线性回归三、对数几率回归四、线性判别分析(LDA)五

Kevin_0629·2022-05-18 07:49

【贝叶斯分类1】贝叶斯决策论

文章目录1.贝叶斯公式1.1条件概率1.2全概率公式1.3贝叶斯公式2.贝叶斯决策论2.1引言2.2基本思想2.3贝叶斯决策论2.3.1决策过程/思路2.3.2求后验概率3.极大似然估计3.1引言3.2

NoBug ㅤ·2022-05-17 17:52

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第4章朴素贝叶斯法

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第4章朴素贝叶斯法论文介绍特点数学基础条件概率全概率公式贝叶斯公式先验概率后验概率似然函数极大似然估计（MLE）最大后验概率估计（MAP）贝叶斯估计（

电信保温杯·2022-05-17 07:23

机器学习/深度学习-学习笔记：概念补充（下）

主要包括：上：极大似然估计、贝叶斯、傅里

新四石路打卤面·2022-05-13 07:34

机器学习/深度学习-学习笔记：概念补充（中）