极大似然估计

[读书笔记] R语言实战 （十三） 广义线性模型

+\sum_{j=1}^m\beta_jX_j$$$g(\mu_\lambda)为连接函数$.假设响应变量服从指数分布族中某个分布(不仅仅是正态分布)，极大扩展了标准线性模型，模型参数估计的推导依据是极大似然估计
weixin_30662109·2020-08-22 03:44

开坑-统计学习方法概论

绝对损失函数|Y-f(x)|-对数损失函数-logP(Y|X)经验风险最小化和结构风险最小化经验风险最小化(empiricalriskminimization,ERM),样本足够大时有很好的学习效果例如，极大似然估计
天然猪肉丸·2020-08-22 01:19

机器学习数学基础----（数学期望、方差、协方差。。。参数估计）

[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200708100043315.png)极大似然估计示例：数学期望离散型的数学期望引例：有n个工人生产同样的零件，考察某一天的产量
寒泉子·2020-08-21 20:07

极大似然估计学习笔记

统计是已知数据，推模型和参数；2极大似然估计(Maximumlikelihoodestimation，简称MLE)：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
yougwypf1991·2020-08-21 18:52

极大似然估计

极大似然估计的思想就是：在一次观测中出现的事件理论上具有较高的发生频率。也就是说，进行一次（仅一次观测）时，较高概率发生的事件更可能出现，这与我们的认知是一致的。
shouwangzhelv·2020-08-21 10:12

机器学习理论《统计学习方法》学习笔记：第四章 朴素贝叶斯法

机器学习理论《统计学习方法》学习笔记：第四章朴素贝叶斯法4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
紫芝·2020-08-21 10:57

【统计学习笔记】习题一

【统计学习笔记】习题一1.1.1伯努利分布的极大似然估计P(X=1)=θP(X=0)=1−θP(X=1)=\theta\quadP(X=0)=1-\thetaP(X=1)=θP(X=0)=1−θ设随机变量
喜欢什么的只是说说而已·2020-08-21 10:24

极大似然估计和最小二乘法区别

最近在优化问题，发现很多的极大似然估计问题和最小二乘问题，查阅了一下资料，留在这里，以备不时之需。最大似然估计，就是利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。
这孩子谁懂哈·2020-08-20 04:55

最小二乘估计与极大似然估计

最小二乘估计与极大似然估计联系给定m个样本数据,(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),(x(3),y(3))....
Frances1003·2020-08-20 04:44

最小二乘与最大似然估计之间的关系

1、结论测量误差（测量）服从高斯分布的情况下，最小二乘法等价于极大似然估计。
dok22260·2020-08-20 03:56

极大似然估计与最小二乘法(转自知乎)

刚开始学机器学习，总是碰到这两个概念，每次看一遍解析，过几天忘一遍，觉得知乎上的大神讲的比较透彻，搬运过来，方便自己以后忘了重新看一看。最大似然估计：现在已经拿到了很多个样本（你的数据集中所有因变量），这些样本值已经实现，最大似然估计就是去找到那个（组）参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。因为你手头上的样本已经实现了，其发生概率最大才符合逻辑。这时是求样本所有观测的联合概率最大化，是
u012860582·2020-08-20 02:53

牛客《机器学习》习题收集整理

回归目标函数是最小化后验概率B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C.SVM目标是结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合解析：答案：AA.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法
__矮油不错哟·2020-08-19 22:10

数理统计---极大似然估计

这里写自定义目录标题5.极大似然估计5.1似然函数定义5.2极大似然估计定义5.3极大似然估计求解的一般过程5.4极大似然估计的不变性5.极大似然估计Fisher的极大似然思想:随机试验有多个可能结果,
汤宪宇·2020-08-19 20:24

【概率论】3.4矩估计与极大似然估计

1.矩估计  设XXX维连续型随机变量，其概率密度为f(x,θ1,θ2,⋯θk)f(x,\theta_1,\theta_2,\cdots\theta_k)f(x,θ1,θ2,⋯θk)，或XXX为离散型随机变量，其分布律为P{X=x}=p(x;θ1,θ2,⋯ ,θk)P\left\{X=x\right\}=p(x;\theta_1,\theta_2,\cdots,\theta_k)P{X=x}=p(
Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:24

十 条件随机场

条件随机场可以用于不同的预测问题，本章主要讲述线性链(linearchain)条件随机场在标注问题的应用，这时问题变成了由输入序列对输出序列预测的判别模型，形式为对数线性模型，其学习方法通常是极大似然估计或正则化的极大似然估
gnaHuhSiL·2020-08-19 06:56

机器学习优化评估方法(随时更)

文章目录定义基本数学概念1.极大似然估计(MLE),最大后验概率(MAP),最小二乘法，EM2.优化方法汇总(GD家族,一阶导数)3.优化方法汇总(Newton家族，二阶导数)4.距离的度量特征工程1.
绿豆沙不吃绿豆·2020-08-19 05:50

机器学习之---LR理解及推导（详细）

极大似然估计引用如下：https://blog.csdn.net/qq_39355550/article/
weixin_43163206·2020-08-19 05:50

参数估计（2）：极大似然，最大后验，贝叶斯推断以及最大熵

这时我们会发现各种各样的参数估计方法，例如极大似然估计、最大后验估计、贝叶斯推断、最大熵估计，等等。虽然方法各不相同，但实际上背后的道理大体一样。想要了解它们之间的联系
weixin_34357962·2020-08-19 05:49

机器学习算法整理之Logistic Regression (LR) 逻辑斯谛回归 ：分类方法（对数线性模型）

1+exp(−wTx)=11+exp(wTx),w=(w1,w2,⋯,wn,b)对数几率：概率p，对数几率：log(p1−p)→log(P(Y=1|x)P(Y=0|x))=wx→对数线性模型参数估计：极大似然估计法似然函数
xmpp10·2020-08-19 04:11

最大熵模型与分类器

24718655http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40508465一.思路最大熵其实也是个用来做分类器的思想，用的是条件熵最大的意义（这一点可以看到跟极大似然估计很像
潇洒的谢家小帅·2020-08-19 04:31

贝叶斯估计

我们现在讨论的点估计问题，无论你用矩估计也好，用极大似然估计也好或其他方法也好，在我们心目中，未知参数θθ简单地是一个未知数，在抽取样本之前，我们对θθ没有任何了解，所有的信息全来自样本。
jk大懒猫·2020-08-19 04:57

条件随机场

因此主要讲述线性链条件随机场，这时，问题变成了由输入序列对输出序列预测判别模型，形式为对数线性模型，其学习方法通常是极大似然估计或正则化的极大似然估计。
tt12121221·2020-08-19 04:12

EM算法及其推广

EM算法及其推广EM算法的引入EM是一种迭代算法，用于含有隐含量的概率模型的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成:E步求期望；M步求极大。
tt12121221·2020-08-19 04:40

机器学习算法之一-logistic回归、softmax模型

最大熵模型是由最大熵理论推导出来的，推导可以证明最大熵模型的极大似然估计与最大熵模型的学习问题等价。
王里扬洛夫·2020-08-19 03:58

逻辑回归和线性回归,代价函数,交叉熵函数,极大似然估计

目录1.什么是逻辑回归？3.逻辑回归和线性回归关系3.最大似然估计->代价函数1.什么是逻辑回归？在线性回归模型中，输出一般是连续的，例如模型的定义域和值域都可以是[-∞,+∞]。逻辑回归:输入可以是连续的[-∞,+∞]，但输出一般是离散的，即只有有限多个输出值。例如，其值域可以只有两个值{0,1}，这两个值可以表示对样本的某种分类，高/低、患病/健康、阴性/阳性等，这就是最常见的二分类逻辑回归。
贾世林jiahsilin·2020-08-19 03:24

统计学习方法（机器学习）——6、逻辑斯谛回归与最大熵模型

文章目录逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布二项逻辑斯谛回归模型模型参数估计多项逻辑斯谛回归最大熵模型最大熵原理最大熵模型的定义最大熵模型的学习极大似然估计模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法拟牛顿法总结逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛分布定义逻辑斯谛分布设
青山遇绝壁·2020-08-19 03:35

李航：统计学习方法 学习笔记 6 logistic回归与最大熵模型

目录1.logistic分布函数2.最大熵模型原问题与对偶问题L(p,w)对P(y|x)求偏导6.22及6.23式推导极大似然估计6.26,6.27式3.模型学习的最优化算法改进的迭代尺度法IIS1.logistic
雪清Fand·2020-08-19 01:38

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型（一）

逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布二项逻辑斯蒂回归模型模型参数估计多项逻辑斯蒂回归最大熵模型最大熵原理最大熵模型的定义最大熵模型的学习极大似然估计参考文献逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归是统计学中常用的经典分类方法
你的名字5686·2020-08-19 00:02

统计学习方法（五）Logistic回归与最大熵模型

可以应用极大似然估计法估计模型参数，从而得到回归模型，得到w的估计。这样，问题就变成了以对数似然函数为
tianyouououou·2020-08-19 00:03

[ML] 逻辑斯谛回归与最大熵模型

知识准备极大似然估计极大似然估计就是给定一个训练数据集T,寻找模型的最优参数值θ,达到一个这样的效果:给模型输入训练集的X,能以最大的概率输出其正确的分类Y.求θ的过程就是最大化似然函数L(θ)的过程.
YasinQiu·2020-08-19 00:55

逻辑斯蒂回归与最大熵模型

这两个模型都属于对数线性模型逻辑斯蒂回归模型：分布函数图像是一条S曲线，值域的范围在0~1，采用极大似然估计法估计模型参数，首先确定其似然函数，然后再对似然函数取对数，求该似然函数的最大值，得到w的估计值最大熵原理
ZXP_LV_STUDY·2020-08-19 00:49

六、逻辑回归与最大熵模型

六逻辑回归与最大熵模型1逻辑回归模型11逻辑分布logisticsregression12二项逻辑回归模型13模型参数估计14多项逻辑回归2最大熵模型21最大熵原理22最大熵模型的定义23最大熵模型的学习24极大似然估计
lemonaha·2020-08-19 00:43

统计学习---逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归和最大熵模型逻辑斯蒂分布逻辑斯蒂回归模型将权值向量和输入向量加以扩充后的逻辑斯蒂模型为模型参数估计极大似然估计法最大熵模型最大熵原理：在所有可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型。
CHERISHGF·2020-08-19 00:19

逻辑斯谛回归--Python代码实现

原文出处本文在原文的基础上增加仅一些个人理解前言上一篇文章中，已经说明在逻辑斯谛回归模型中就是利用极大似然估计，来求出参数ωω，然后根据输入的xx，利用公式来预测yy在本文中，当求出ωω后，不再利用P(
eye_water·2020-08-18 14:11

极大似然估计-七月算法（julyedu.com）4 月机器学习算法班学习笔记

从贝叶斯看极大似然估计极大似然估计幂律分布以下内容摘抄于七月算法（julyedu.com）4月机器学习算法班课堂讲义从贝叶斯看极大似然估计由贝叶斯公式可得maxP(Ai|D)=maxP(D|Ai)P(Ai
卖小孩的咖啡·2020-08-18 13:03

似然函数的意义与极大似然估计

什么是概率？简单来说，概率是一个函数，定义域是样本空间，满足非负性，规范性，可列可加性。严格的公理化定义如下：概率可以做什么？统计又可以做什么？什么是先验概率，后验概率，似然？先验概率：根据以前的经验，提前知道的事件的概率；比如：今天下雨的概率。后验概率：由果及因，后知后觉，根据事件结果推测原因起作用的概率；比如：今天下雨了，求有乌云的概率。似然：由因及果，似然likehood自然而然的推测，都是
a rock·2020-08-18 11:10

极大似然估计的通俗理解

所以，极大似然估计的字面意思理解就是，像这样最大程度的估计。正常人：像哪样呢？博主：像这样啊。正常人：到底像哪样啊？博主：就是像这样啊……你懂得。就是一些玄学问题，你也不能说出个所以然。
忠新君·2020-08-18 11:30

R语言函数与模型学习笔记：残差相关性零均值检验及跨期相关系数（图）

R语言函数与模型学习笔记：残差相关性零均值检验及跨期相关系数（图）使用极大似然估计模型参数的假设包括：残差正态性、包含截距时的零均值、以及联合正态分布。
minemi·2020-08-18 11:37

最大似然估计到底是怎么一回事

今天大管和大家聊一聊极大似然估计是到底怎么一回事。有的同鞋看了很多机器学习算法，也用了很多极大似然估计，可能对它具体是什么还有点懵。既然要把极大似然估计搞明白，就绕不开一个话题，什么是估计。
管牛牛·2020-08-18 10:01

《Parameter estimation for text analysis》阅读笔记

极大似然估计（MLE）找到最大化概率的参数：L(ϑ|X)=p(X|ϑ)=Πx∈Xp(x|ϑ)。最大后验估计（MAP）最大化参数的后验概率
gsp_2015·2020-08-18 07:12

贝叶斯分类器（一）

贝叶斯分类器分成两个部分，第一部分对基础知识、贝叶斯决策论、极大似然估计、朴素贝叶斯分类器和半朴素贝叶斯分类器进行介绍，第二部分对贝叶斯网进行详细介绍。
边城浪子1229·2020-08-18 07:25

统计学习方法学习笔记

监督学习的两个基本策略：经验风险最小化和结构风险最小化经验风险最小化例子：最大似然估计（当模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化就等价于极大似然估计）。
林俊杰的小迷弟·2020-08-17 16:05

统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广

算法及其推广统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广EM算法的引入EM算法的收敛性EM算法在高斯混合模型学习中的应用EM算法的推广统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广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
LYPG·2020-08-17 16:29

极大似然估计详解，写的太好了！

极大似然估计以前多次接触过极大似然估计，但一直都不太明白到底什么原理，最近在看贝叶斯分类，对极大似然估计有了新的认识，总结如下：贝叶斯决策首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式：其中：p(w)：
鹏大大大·2020-08-17 14:50

广义线性模型(GLM)初级教程

模型详解参数估计极大似然估计Newton-RaphsonMethodFisherScoringMethodIterativelyReweightedLeastSquares关于FS和IRLS区间估计模型检验
rederchen·2020-08-17 14:23

统计学习方法-李航（2）

统计学习方法-李航（第一章2）如何对经验风险进行矫正经验风险最小化（ERM）缺点结构风险最小化极大似然估计和贝叶斯估计（PR）极大似然估计贝叶斯估计如何对经验风险进行矫正在现实中，由于训练样本数目有限，
萌即正义Zitrone·2020-08-17 14:52

Michael collins nlp课程笔记（一）语言模型Language Modeling

目录一、语言模型的定义和意义二、语言模型的马尔可夫模型2.1定长句子下的马尔可夫模型2.2变长句子下的马尔可夫模型三、三元语言模型（TrigramLanguageModel）3.1极大似然估计3.2平滑估计
nlp_znt·2020-08-17 14:55

社交网络图挖掘3--重叠社区的发现及Simrank

极大似然估计（maximumlikelihoodestimation，MLE）：我们对某种对象（如朋友图）实例的生成过程（即模型）建立某种假设。模型的
liveway6·2020-08-17 13:21

EM算法实验内容及图片分类任务

EM算法实验内容一、基本原理简介EM算法又称期望最大化算法，是一种迭代算法，是在概率模型中寻找参数极大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐含变量。
Vickyiiiiii·2020-08-17 11:17

《统计学习方法(第二版)》学习笔记 第一章 统计学习及监督学习概论

文章目录第一章统计学习及监督学习概论1.回归_vs_分类_vs_标注2.数据的独立同分布假设3.极大似然估计3.1概念理解3.2极大似然函数4.生成模型_vs_判别模型5.核方法6.正则化7.交叉验证第一章统计学习及监督学习概论第一章作为开篇
忆殇DR·2020-08-17 10:50
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