极大似然估计

R语言极值推断：广义帕累托分布GPD使用极大似然估计、轮廓似然估计、Delta法

极大似然估计在参数模型的背景下，标准技术是考虑似然的最大值（或对数似然）。考虑到一些技术性假设，如，的某个邻域，那么其中表示费雪信息矩阵。
拓端研究室·2021-05-24 16:25

Python计算机视觉——照相机标定

针孔照相机模型针孔相机坐标转换畸变现象畸变矫正摄像机旋转平移`Camerarotationandtranslation`二、照相机标定标定参数线性回归最小二乘求解标定参数张正友标定算法基本参数变量求解Homographic矩阵计算内参数矩阵极大似然估计基本步骤三
按敲打·2021-05-23 18:25

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。
Herbert002·2021-05-17 22:07

贝叶斯线性回归|机器学习推导系列（二十三）

以二维的数据为例，其图像如下：图像从几何角度出发求解线性回归问题，可以使用最小二乘估计（LeastSquareEstimate，LSE），而从概率角度来看也就是噪声为高斯分布的极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate
酷酷的群·2021-05-15 17:17

第一课 数学基础

Paste_Image.pngPaste_Image.pngPaste_Image.png2.贝叶斯公式Paste_Image.png3.大数定律和中心极限定理大数定律Paste_Image.png中心极限定理Paste_Image.png4.参数估计点估计：矩估计矩估计基本原理：大数定律极大似然估计极大似然估计原理点估计的评判标准
Persistence2·2021-05-10 06:28

EM算法系列(五)-三硬币问题

整理自李航老师的《统计学习方法》一书1、引言概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计法估计模型参数，但是，
文哥的学习日记·2021-05-08 10:46

2018-04-03-概率大坑

Datalearner)No.2概率图模型（1）概率图模型（PGM）综述-byMIT林达华博士-CSDN博客No.3最大似然估计MLE与贝叶斯估计（1）最大似然估计MLE与贝叶斯估计-CSDN博客（2）极大似然估计与贝叶斯估计
陆小杰_642e·2021-05-07 10:32

机器学习（17）——GMM算法

测量用户的身高；若样本中存在男性和女性，身高分别服从高斯分布N(μ1,σ1)和N(μ2,σ2)的分布，试估计参数:μ1,σ1,μ2,σ2;如果明确的知道样本的情况(即男性和女性数据是分开的)，那么我们使用极大似然估计来估计这个参数值
飘涯·2021-05-07 02:50

【机器学习笔记九】 EM算法及其推广

一、基本定义EM算法（又称期望极大算法）是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型的极大似然估计或极大后验概率估计。EM算法与其说是一种算法，不如说是一种解决问题的思路。
Banana_junn·2021-05-04 21:40

第十三章 朴素贝叶斯分类器——条件概率的参数估计

极大似然估计极大似然估计可以拆成三个词，分别是“极大”、“似然”、“估计”，分别的意思如下：极大：最大的概率似然：看起来是这个样子的估计：就是这个样子的连起来就是，最大的概率看起来是这个样子的那就是这个样子的
merlinCry·2021-05-03 10:16

简述极大似然估计

极大似然估计是一种参数估计的方法。先验概率是知因求果，后验概率是知果求因，极大似然是知果求最可能的原因。即它的核心思想是：找到参数θ的一个估计值，使得当前样本出现的可能性最大。
不会停的蜗牛·2021-04-26 06:50

机器学习数学原理（1）——极大似然估计法

机器学习数学原理（1）——极大似然估计法事实上机器学习的大部分算法都是以数理统计和概率论为理论基础构建的。
史努B·2021-04-21 08:05

极大似然估计（Maximum Likelihood Estimattion Theory）是什么？极大似然估计的本质思想是什么？为什么极大似然可以作为损失函数使用？负对数似然损失函数（Negative

极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimattionTheory）是什么？极大似然估计的本质思想是什么？为什么极大似然可以作为损失函数使用？
Data+Science+Insight·2021-04-20 09:03

李航老师《统计学习方法》第二版第四章答案

1、使用极大似然估计法推出朴素贝叶斯法概率估计公式（4.8）以及公式（4.9）.解答：概率估计公式（4.8）是：P(Y=ck)=∑i=1NI(yi=ck)N,k=1,2,...,KP(Y=c_{k})=
六七～·2021-04-11 18:19

极大似然估计方法

（本文记录了学习MLE的学习笔记，学习资料为Hogg,McKeanogCraig:Chapter6.Maximumlikelihoodmethods.）极大似然估计是统计学中，估计参数的一种方法。
Dumboxxx·2021-02-10 11:16

对话生成模型中的条件变分自编码器(CVAE)

HRED模型的训练：给定一个词的上文，最大化这个词出现的对数似然（极大似然估计）即：argmax
摸鱼的辉辉酱·2021-02-08 17:33

第九课.朴素贝叶斯分类器

目录朴素贝叶斯算法原理朴素贝叶斯参数估计极大似然估计贝叶斯估计朴素贝叶斯算法流程实验：Numpy实现朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯算法原理若P(X)P(X)P(X)表示事件XXX发生的概率；P(Y∣X)P(
tzc_fly·2021-01-28 00:26

机器学习——Linear Regression（线性回归）

LinearRegression目录LinearRegression模型推导求解正则化（岭回归）总结问题参考资料模型推导求解最小二乘优化极大似然估计评价函数优化求解假设：最小二乘优化中隐含了一个高斯噪声
Creepy_Rabbit·2021-01-25 17:10

EM算法

参考资料：李航《统计学习方法2》；从最大似然到EM算法浅解阅读本文需要有基本机器学习知识背景问题：具有隐变量的MLE（极大似然估计）难点：隐变量的出现，导致普通求极值点的方法可能难以求解；如下，可以看到出现和或者积分的
cyz0202·2021-01-24 01:32

西瓜书——第三章 线性模型 3.2 3.3 复习

梯度下降算法为课中老师讲解的一种算法，在Logistic极大似然估计求解中有用到该方法书中方法与课堂中老师使用方法有所不同，若有兴趣可自行研究课本方法，以下为老师板书所用方法，附带本人推导过程以下内容为书中
旺仔小馒头Z·2021-01-08 12:50

使用R语言做极大似然估计实例

在所有双射函数的意义上，极大似然估计是不变的，如果是的极大似然估计。让，等于中的似然函数。由于是的最大似然估计，因此，是的最大似然估计。例
拓端研究室·2021-01-04 12:20

R语言中的参数估计

以下我将从点估计、区间估计来介绍区间估计，本文主要介绍R代码，具体的统计知识，详情可参考相关数理统计的专业书嗷参数估计R语言中的参数估计点估计距估计极大似然估计区间估计均值μ\muμ的估计两样本方差比的估计点估计点估计分为距估计和极大似然估计法
小位喂喂~·2020-12-25 11:44

R语言混合正态分布极大似然估计和EM算法

p=18794为了在统计过程中发现更多有趣的结果，我们将解决极大似然估计没有简单分析表达式的情况。
拓端研究室·2020-12-25 10:02

极大似然估计_极大似然估计小结

极大似然估计极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE），是用来估计一个概率模型参数的方法。
weixin_39884872·2020-12-15 16:36

极大似然估计_矩估计和极大似然估计

由于知乎的公式编辑器我实在用不习惯，暂时没有公式，相关的公式和定理证明后续会再更新。很久没有写过东西，写了大概也不会有人看。但是最近有打算整理一下数理统计的知识，所以逐渐写一些相关的东西放在专栏里。今天就大概说说点估计的两个基本方法和一些它们的比较。一、矩估计矩估计是一种十分直观的估计方法，设是简单随机样本（独立同分布），则可以用样本矩估计总体矩，由此获得一个关于总体分布参数的一个方程组，解之可得
weixin_39796116·2020-12-15 16:33

第二周【任务2】贝叶斯估计，估计、偏差和方差，逻辑回归

贝叶斯公式，另外一种参数估计方法贝叶斯估计，以及应用逻辑回归做二分类打卡要求：（不少于20字，不少于2张图片）a.掌握贝叶斯公式，理解贝叶斯估计，完成浙大概率论p19例7（需打卡提交截图）b.说出贝叶斯估计与极大似然估计的最本质的不同点
西风瘦马1912·2020-12-03 04:12

第一周【任务2】无约束最优化

任务名称：极大似然估计以及优化理论任务简介：学习和阅读花书3-4章，观看并理解讲解视频（极大似然估计、无约束优化、有约束优化）任务详解：1、学习花书3-4章内容，重点关注：2、观看讲解视频，进一步理解下列知识点
西风瘦马1912·2020-11-29 03:32

kmeans聚类算法_EM算法简介

本文从EM算法的基本概念说起，提出对于EM算法的一些基本认知问题，而后通过抛硬币实例让读者更好的理解EM算法和理解这个算法要去解决的实际问题，全文主要分为如下几个部分：初识EM算法从抛硬币说起-极大似然估计与隐变量似曾相识的模式
weixin_39555320·2020-11-13 19:16

算法工程狮六、频率派与贝叶斯派

频率派的代表主要就是极大似然估计(MLE)，而贝叶斯学派的代表有极大后验估计和贝叶斯估计。
ManSsssuper·2020-11-13 11:55

李航《统计学习方法》第2版 第1章课后习题答案

习题1.1题目：说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。
#苦行僧·2020-11-07 19:16

面试贴之算法岗---深度学习

2：谈谈极大似然估计？3：标准差，方差，期望？4：maxpooling求导？5：常用的框架？6：模型评价指标？7：未来几年的技术发展？8：有没有考虑过图像处理技术除了现阶段的应用还有哪些应用领域？
骗子骗我写博客·2020-11-05 17:10

西瓜书第3章习题3.3——对数几率回归

对数几率回归：对数几率函数(logisticfunction):对数几率函数是sigmoid函数的一种把线性模型代入对数几率函数得到下式：转换得通过极大似然估计法来估计参数w,b。
骚年，你渴望力量嘛？·2020-10-24 21:35

面试题汇总2（吐血整理）

机器学习基础统计学习方法（LR，SVM，EM，最大篇，集成学习等），值得反复看好几遍，每一遍都会加深理解；尤其是学习理论：贝叶斯决策理论/假设空间概念/经验风险，结构风险/各类损失函数之间的区别与联系/极大似然估计
一种tang两种味·2020-10-18 20:32

拉格朗日乘数法求朴素贝叶斯的极大似然估计

参考文档：1.极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的先验概率估计公式？-增益的回答-知乎2.李航,统计学习方法
卷雷·2020-09-17 14:41

【系列二】数学基础—概率—高斯分布1

1.一维高斯分布参数μ,σ\mu,\sigmaμ,σ的极大似然估计datas:X=(x1,x2,…,xn)n×pT=(x11,x12…,x1px21,x22…,x2p⋮xn1,xn2…,xnp)X=(x
zwszws111·2020-09-17 04:07

机器学习笔记——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法贝叶斯定理概率事件条件概率联合概率朴素贝叶斯算法极大似然估计贝叶斯估计代码实现参考文献贝叶斯定理概率事件事件A发生的概率记为P(A)P(A)P(A)，事件B发生的概率记为P(B)P(B)P
DylanHOO·2020-09-17 00:57

数理统计与参数估计

矩重要定理和不等式１．Jensen不等式２．切比雪夫不等式３．大数定理(伯努利定理)频率估计概率：正态分布的参数估计朴素贝叶斯做垃圾邮件分类隐马尔可夫模型有监督参数学习４.中心极限定理用样本估计参数１.矩估计２.极大似然估计
29DCH·2020-09-16 22:02

机器学习：线性回归和正则化

在线性回归中，代价函数一般选均方误差，是从极大似然估计推过来的，我们要让代价函数最小。参考：https://blog.csdn.net/yzheately/article/det
_朝闻道_·2020-09-16 17:58

算法面试必备-----数据挖掘常见面试题

二、机器学习理论1、极大似然估计（1）定义（2）求解极大似然估计的方法：（3）极大似然估计和梯度下降法的区别是什么？2、批梯度下降法和SGD的区别是什么？为什么有这样的区别？
Avery123123·2020-09-16 14:53

算法面试必备-----数据分析常见面试题

算法面试必备-----数据分析常见面试题算法面试必备-----数据分析常见面试题1、统计学问题问题：贝叶斯公式复述并解释应用场景问题：朴素贝叶斯的理解问题：参数估计问题：极大似然估计问题：假设检验问题：
Avery123123·2020-09-16 13:53

极大似然估计，最大后验概率估计(MAP)，贝叶斯估计

1、贝叶斯公式三种参数估计方法都和贝叶斯公式有关，因此首先从分析贝叶斯公式入手：贝叶斯公式可以表达为：posterior：通过样本X得到参数的概率likehood：通过参数得到样本X的概率prior：参数的先验概率，一般是根据人的先验知识来得出的。比如人们倾向于认为抛硬币实验会符合先验分布：beta分布。当我们选择beta分布的参数时，代表人们认为抛硬币得到正反面的概率都是0.5evidence：
vivi·2020-09-16 10:17

极大似然估计与最大后验估计

一、背景知识1.1似然函数似然函数，是根据已知结果去推测固有性质的可能性（likelihood），是对固有性质的拟合程度，所以不能称为概率。假设是否堵车，受天气，路上的车辆的数量和事故影响，这里只关心堵车和事故之间的关系，如果发生了事故，那么对堵车这一属性的拟合程度有多大。和后验概率非常像，区别在于似然函数把堵车看成一个肯定存在的属性，而后验概率把堵车看成一个随机变量。先看似然函数的定义，它是给定
lfeifan·2020-09-16 09:28

极大似然估计与极大后验估计

极大似然估计（频率学派）在极大似然估计中，假设数据服从某个参数未知的概率分布，求解目标是求一个参数使得数据似然概率最大。这里参数是固定的值，反映数据的本质属性。
-倾城之恋-·2020-09-16 09:52

Logistic回归中的Logit函数和sigmoid函数

在逻辑回归中：，可以看作是用直线去拟合Logit函数，通过极大似然估计出参数，使得在该参数下，能以最大概率生成当前的样本。
there2belief·2020-09-16 02:35

白板推导系列——概率知识补充

极大似然估计多维高斯分布局限性已知联合分布求边缘概率和条件概率已知边缘概率和条件概率求联合概率杰森不等式
mh_mpc·2020-09-16 01:13

极大似然估计和最大后验估计

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1593811166204755239&wfr=spider&for=pc机器学习中，一般只得到业务产生的数据集D，机器学习目的是通过数据D了解该项业务的过去（建模）和未来（预测和分类）。但你手头上只有数据集D，没有其他任何辅助信息，那么如何建模？1.概率假设合理吗？我们总是假设数据集D由某种概率分布生成（数据生成模型），甚至假设数
lgb_love·2020-09-15 23:49

聊一聊极大似然估计

本文作者Key,博客园主页：https://home.cnblogs.com/u/key1994/本内容为个人原创作品，转载请注明出处或联系：[email protected]极大似然估计
b144857851·2020-09-15 22:00

极大似然估计

0.极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计如英文的意思，Maximum最大，likelihood像，也就是最像的意思，一种估计方法
Jsoooo·2020-09-15 15:53

判别学习方法与生成学习方法

判别学习方法与生成学习方法对这两个概念一直不清楚，看了AndrewNg的视频（第五集生成学习算法），记录如下目录判别学习方法与生成学习方法目录判别学习方法生成学习方法高斯判别分析的似然公式高斯判别分析的极大似然估计高斯判别分析的预测判别学习方法
爱生活爱Hannah·2020-09-15 06:18

EM 算法理解

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。
clvsit·2020-09-14 17:54
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