极大似然估计

极大似然估计法的理解和用途

  在机器学习的算法中，经常看到极大似然估计的身影，不接触数学一段时间的我，对它又熟悉又陌生，还是决定系统的写一下极大似然估计的思想。  极大似然估计法是求点估计的常用方法之一。
二进制杯莫停·2020-08-17 09:38

学习高斯混合模型

极大似然估计：(2)最大化上述结果，或者加上负号后最小化上述结果。2模型构建
qq_36580561·2020-08-16 20:58

概率与统计分析练习题

1.学习理解什么是极大似然估计似然函数：设样本X有概率函数\(f(x,\theta)\)，这里\(\theta\)为参数，在参数空间内取值。
dengxun7056·2020-08-16 19:40

西瓜书+实战+吴恩达机器学习（二三）EM算法和变分推断

算法是常用的估计参数隐变量的方法，它是一种迭代式算法，EM算法原型：E步：若参数θ\thetaθ已知，则可根据训练数据推断出最优隐变量ZZZM步：若ZZZ的值已知，则可方便的对参数θ\thetaθ进行极大似然估计
zhq9695·2020-08-16 17:47

机器学习（四）从信息论交叉熵的角度看softmax/逻辑回归损失

机器学习中会常见到softmaxLoss，逻辑回归损失（或者叫交叉熵损失），这两种损失的来源可以由两方面考虑，一方面可以看做是来源于概率论中的极大似然估计，此部分可参见机器学习（二），另一方面可以看做是来源于信息论中的交叉熵损失
遍地流金·2020-08-16 15:13

西瓜书第七章作业

文章目录西瓜书第七章——贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论1、贝叶斯决策论2、贝叶斯判定准则3、生成式模型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习题7.17.27.37.47.57.67.77.8
哈公坡小怪兽·2020-08-16 14:43

第十二讲：贝叶斯学习与EM算法（下)

2.3一些例子2.3.1硬币模型2.3.2用EM算法估计GMM参数2.3.3用EM算法估计HMM参数2.3.4伯努利分布的模型混合2.4广义EM算法（GEM）2.1引入经过前面几讲的学习，相信大家对于极大似然估计在熟悉不过
leo_fighting·2020-08-16 10:06

【西瓜书阅读笔记】第7章 贝叶斯分类器

第7章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论7.2极大似然估计MLE7.3朴素贝叶斯分类器西瓜好坏实例7.4半朴素贝叶斯分类器7.5贝叶斯网7.5.1结构7.5.2学习7.5.3推断7.6EM算法7.1贝叶斯决策论在概率框架下决策下面以多分类为例期望损失
岛民浩哥·2020-08-16 09:26

Logistic回归中的Logit函数和sigmoid函数

在逻辑回归中：logit(p)=log(p1−p)=wTxlogit(p)=log(p1−p)=wTx，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
海晨威·2020-08-16 08:40

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。
Alice熹爱学习·2020-08-16 05:21

极大似然估计

一、极大似然函数二，极大似然思想三、例题四、最大似然算法一般求解过程：（1）写出似然函数；（2）对似然函数取对数，并整理；（3）求导数；（4）解似然方程例题：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的比例，但我们不能把罐中的球全部拿出来数。现在我们可以每次任意从已经摇匀的罐中拿一个球出来，记录球的颜色，然后把拿出来的球再放回罐中。这个过程
CZ626626·2020-08-16 05:04

为什么对高斯分布的方差的极大似然估计是有偏的？

本文要证明为什么对高斯分布的方差的极大似然估计是有偏的。同时，也说明为什么求样本方差时，分母是N-1而不是N。首先，明白两点，（1）极大似然法得到的高斯方差是什么形式（2）什么是有偏。
qykshr·2020-08-16 05:06

浅谈机器学习中的贝叶斯派和频率派

频率派认为模型的参数θ是一个未知的常量，数据X是随机变量，关心的是数据，需要把参数θ估计出来，常用的方法就是极大似然估计。贝叶斯派认为θ是一个随机变量，服从一个概率分布θ~p(θ),称之为先验概率。
江小北·2020-08-15 21:10

《统计学习方法（第二版）》李航 读书笔记 （4）第一章习题手写解答 伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计

《统计学习方法（第二版）》李航读书笔记（4）第一章习题手写解答伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计监督学习方法又可以分为生成方法（generativeapproach
THU丶白起·2020-08-13 22:39

数学推导+纯Python实现机器学习算法22：EM算法

EM算法是一种用于包含隐变量概率模型参数的极大似然估计方法，所以本文从极大似然方法说起，然后推广到EM
louwill12·2020-08-13 21:04

极大似然估计、贝叶斯估计、EM算法

参考文献：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620极大似然估计已知样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，极大似然估计估计就是把待估参数看做是确定性的量
JhonXie·2020-08-13 21:00

似然与概率的异同

1.极大似然估计假设有一枚硬币，我们想确定这枚硬币是否质地均匀。即想知道抛这枚硬币，正反面出现的概率各是多少？于是我们将这枚硬币抛了10次，得到的数据x0是：反正正正正反正正正反。
weixin_30726161·2020-08-13 20:01

《统计学习方法》第一章习题

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。
learner_cv·2020-08-13 19:38

机器学习——极大似然估计与贝叶斯估计

极大似然估计极大似然估计是频率派提出的参数的点估计方法。基于参数theta是固定的这一条件,即使得当前数据集D出现概率最大的参数就是实际参数。具体求解方法就是对似然函数求导。
slx_share·2020-08-13 18:41

极大似然估计

现实情况中我们可能会遇到这样的一些例子，需要得到一所高校有车学生的分布情况（假定符合参数为p的伯努利分布），某地区成年男性的身高分布情况（假定符合参数为u1，σ1的正态分布），南极洲成年帝企鹅的体重分布（假定符合参数为u2，σ2的正态分布）等等。由于时间和经费的限制，不可能进行全面统计，我们只能通过一定的观察，得到一系列的观察值，在上述假定概率分布模型上，现在需要求出是哪个具体的概率分布生成了这些
saltriver·2020-08-13 18:43

Algorithm之EM：Expectation Maximization简介、代码实现

ExpectationMaximization简介、代码实现目录EM期望极大算法简介ExpectationMaximization期望极大算法案例实现EM期望极大算法简介EM算法是Dempster,Laind,Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法
一个处女座的程序猿·2020-08-13 17:02

损失函数与正则化

目录：损失函数正则化正则化在损失函数中的应用Softmax与SVM交叉熵极大似然估计（MLE)总结一、损失函数本文将通过一个例子来理解什么是损失函数：本文中参数的具体含义等内容请参考神经网络学习与总结一文
Horn_WZH·2020-08-13 17:01

极大似然估计和贝叶斯估计

极大似然估计和贝叶斯估计在掷硬币实验中估计出现正面向上的概率为θ\thetaθ，通过一系列的实验就可以得到n个观测结果，把每个观测结果都用一个随机变量xix_ixi进行表示，如果抛掷的硬币正面向上则记为
努力努力努力努力·2020-08-13 17:30

极大似然估计（加实例推导）

极大似然估计：已知X是离散型随机变量，可能的取值有0，1,2。对应概率为：这里X更具体解释的话，可以理解为抛两次硬币，正面记1，反面记0，结果累加，只不过这里的硬币特殊，抛到反面的概率是θ。
Daniel_mc·2020-08-13 17:01

极大似然估计和贝叶斯估计

极大似然估计设总体服从分布f(x;θ1,...,θk)f(x;\theta_1,...,\theta_k)f(x;θ1,...,θk)，X1,...,X2X_1,...,X_2X1,...,X2为从这个总体中抽出的样本
Louis-Henry·2020-08-13 15:29

概率、似然与极大似然估计

今天来学习极大似然估计这个颇为抽象的内容。1、似然与概率的概念二者看似相近，实则不同。
jikuibu·2020-08-13 15:04

干货 | 一文搞懂极大似然估计

极大似然估计，通俗理解来说，就是在假定整体模型分布已知，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！
AI科技大本营·2020-08-13 13:34

统计学习方法 李航 第一章习题

推荐一下个人博客1.1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和1的随机变量上的概率分布。
variations·2020-08-13 13:07

极大似然估计与贝叶斯估计

我们知道统计学上分频率学派和贝叶斯学派，那么自然的，对这个问题的解决就有两种模型，一种是频率学派推崇的极大似然估计，一种是贝叶斯学派主张的贝叶斯估计，下面我们就来介绍下这两种估计极大似然估计频率学派认为给定一个模型
changyuanchn·2020-08-13 13:16

【机器学习】贝叶斯模型（Bayesian Model）

贝叶斯模型最小错误率贝叶斯先验概率似然概率二类判决问题最小错误率贝叶斯公式误差例题极大似然估计例题最小风险贝叶斯癌症诊断分类器设计生成模型（GenerativeModel）判决模型（DiscriminativeModel
Ono_bing·2020-08-13 12:21

极大似然估计的朴素理解

最大似然法,英文名称是MaximumLikelihoodMethod，在统计中应用很广。这个方法的思想最早由高斯提出来，后来由菲舍加以推广并命名。最大似然法是要解决这样一个问题：给定一组数据和一个参数待定的模型，如何确定模型的参数，使得这个确定参数后的模型在所有模型中产生已知数据的概率最大。通俗一点讲，就是在什么情况下最有可能发生已知的事件。举个例子，假如有一个罐子，里面有黑白两种颜色的球，数目多
Json_Nie·2020-08-13 11:27

极大似然估计 伯努利分布 高斯分布 正态分布

#极大似然估计伯努利分布高斯分布正态分布概率分布的参数能以最高的概率产生这些样本。
DarrenXf·2020-08-13 11:48

伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计

的取值为[0,1]，概率分布为P(A)P(A)P(A):P(A=1)=θP(A=0)=1−θP(A=1)=\theta\\P(A=0)=1-\thetaP(A=1)=θP(A=0)=1−θ下面分别使用极大似然估计和贝叶斯估计来估计
搏击俱乐部_·2020-08-13 10:05

【深度之眼花书训练营第五期】第一周-数学基础-作业2

3.理解以及会运用极大似然估计，完成浙大概率论与数理统计第四版p174的第11题4.求函数z=xe(2y)在（1,1）点的梯度5.理解梯度下降，理解牛顿法，理解kkt条件具体的作业内容（将只展示2、3、
Yesterday_萝卜·2020-08-12 12:23

【深度之眼花书训练营第五期】第一周-数学基础-课程3

第一周-数学基础的学习大纲1.矩阵对角化，SVD分解以及应用2.逆矩阵，伪逆矩阵3.PCA原理与推导4.极大似然估计，误差的高斯分布与最小二乘估计的等价性5.最优化，无约束，有约束，拉格朗日乘子的意义，
Yesterday_萝卜·2020-08-12 12:22

【深度之眼花书训练营第五期】第一周-数学基础-课程1

第一周-数学基础的学习大纲1.矩阵对角化，SVD分解以及应用2.逆矩阵，伪逆矩阵3.PCA原理与推导4.极大似然估计，误差的高斯分布与最小二乘估计的等价性5.最优化，无约束，有约束，拉格朗日乘子的意义，
Yesterday_萝卜·2020-08-12 12:22

极大似然估计

极大似然估计1独立同分布概率统计中，如果变量序列或者其他随机变量有相同的概率分布，并且互相独立，那么这些随机变量被称作独立同分布(independentandidenticallydistributed
时光杂货店·2020-08-11 19:17

机器学习之logistic回归与最大熵模型

poisson分布：poisson回归•负二项分布：负二项回归最大熵模型与logistic回归模型有类似的形式，它们又称为对数线性模型(loglinearmodel).模型学习就是在给定的训练数据条件下对模型进行极大似然估计或正则化的极大似然估计
RosebudTT·2020-08-11 16:25

机器学习问题方法总结

统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、向量夹角、Pearson相关系数逻辑斯谛回归（二值分类）参数估计（极大似然估计
weixin_34111819·2020-08-10 23:20

EM算法及python简单实现

目录1.摘要2.EM算法简介3.预备知识3.1贝叶斯公式3.2极大似然估计3.2.1似然函数3.2.2问题描述3.2.3极大似然函数估计值的求解步骤3.3Jensen不等式（琴生不等式）3.3.1定义3.3.2
dawnyi_yang·2020-08-10 16:05

统计学习方法笔记——朴素贝叶斯法

简介朴素贝叶斯法的学习与分类基本方法后验概率最大化含义朴素贝叶斯法的参数估计极大似然估计学习与分类算法朴素贝叶斯算法(naiveBayesalgorithm)贝叶斯估计小结简介朴素贝叶斯(naiveBayes
朱红的泪·2020-08-10 01:24

秋招面试题(NLP)总结2. 机器学习

零.数学基础最小二乘法的推导公式，最小二乘究竟是什么，和极大似然的关系手推任何机器学习公式（LR、SVM、GBDT、XGBOOST）讲一下极大似然估计，写一个公式
smilesooo·2020-08-10 01:28

mpu6050姿态解算与卡尔曼滤波（2）卡尔曼滤波

通常最优估计理论的教材是从最小二乘估计讲起，接着讲到最小方差估计，极大似然估计以及维纳滤波，再到卡尔曼滤波、扩展卡尔曼、无迹卡尔曼——-这是从统计的角度来理解卡尔曼滤波。
qiguizhe·2020-08-09 23:24

极大似然估计的数学意义及例题

最大似然估计是一种用来在给定观察数据下估计所需参数的技术。比如，如果已知人口分布遵从正太分布，但是均值和方差未知，MLE（maximumlikelihoodestimation）可以利用有限的样本来估计这些参数。1.正规定义从分布f0f_0f0中引出nnn个独立同分布的观察x1,x2,...xnx_1,x_2,...x_nx1,x2,...xn，其中f0f_0f0是从一族依赖于几个θ\thetaθ
Nancy-fairy·2020-08-09 06:23

从极大似然估计到EM算法

本来想自己写一篇关于EM算法的博客，但在学习过程中在知乎上看到了一篇质量非常高的文章，举例丰富又不脱离其数学本质，深入浅出又不省略其公式推导，故在征得原作者的同意后搬运至此与大家分享。Ok，let’sgetit!作者：August原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35698329估计有很多入门机器学习的同学在看到EM算法的时候会有种种疑惑：EM算法到底是个什么玩意
了不起的赵队·2020-08-09 04:57

机器学习—EM算法—期望极大算法(Expectation Maximization)

一、EM算法简介1、EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，是一种迭代算法。
等不到烟火清凉·2020-08-09 02:41

机器学习—交叉熵代价函数—极大似然估计推导

一、极大似然估计首先得知道什么是极大似然估计吴恩达老师在公开课直接给出交叉熵代价函数并简单解释了交叉熵代价函数作为逻辑回归代价函数的合理性，在周志华老师的《机器学习》教材中，从极大似然估计角度详细证明了交叉熵代价函数的推导
等不到烟火清凉·2020-08-09 02:11

【机器学习】EM算法详细推导和讲解

众所周知，极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北人的身高的数据，又知道身高的概率模型是高斯分布，那么利用极大化似然函数的方法可以估计出高斯分布的两个参数，均值和方差。
weixin_34346099·2020-08-09 00:39

机器学习——概率密度估计随笔

概率密度估计笔记概率与统计关系参数估计似然与概率似然函数与概率函数极大似然估计最大后验估计（MAP）贝叶斯估计非参数估计直方图Parzen窗（核密度估计）概率与统计关系先捋清楚概率和统计分别是啥意思。
weberyoung·2020-08-08 19:46

机器学习——EM算法 知识点与面试总结

总结：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。
阿拉灯神阿丁·2020-08-08 19:22
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