极大似然估计

机器学习读书笔记之贝叶斯分类

目录1.贝叶斯决策论2.极大似然估计3.朴素贝叶斯分类器4.半朴素贝叶斯分类器5.贝叶斯网6.EM算法1.贝叶斯决策论两句话加一个公式描述什么是
omelete·2020-08-08 19:44

正态分布均值μ的贝叶斯Bayes估计推导

前面一篇介绍了正态分布均值μ的极大似然估计MLE推导，这篇来介绍正态分布均值μ的贝叶斯Bayes估计推导。数据x1,x2,…,xn来自正态分布N(μ,σ2)，其中σ2已和。
花小也盛开·2020-08-08 15:06

正态分布均值μ的极大似然估计推导

推导下述正态分布均值的极大似然估计和贝叶斯估计。数据x1,x2,…,xn来自正态分布N(μ,σ2)，其中σ2已和。(1)根据样本x1,…,xn写出μ的极大似然估计。
花小也盛开·2020-08-08 15:06

极大似然估计和贝叶斯估计

极大似然估计和Bayes估计目的相同，都是估计未知参数θ，甚至计算形式上也较为相似，但是看待和理解问题的思路却大相径庭。
花小也盛开·2020-08-08 15:06

朴素贝叶斯的面试看这一篇就够了

文章目录0.前言1.模型1.1模型算法总结（精华）1.2后验概率最大化2.参数估计3.极大似然估计2.2学习分类算法3.灵魂拷问4.代码4.1朴素贝叶斯垃圾邮件分类0.前言朴素贝叶斯法属于生成模型。
LotusQ·2020-08-07 16:09

平稳时间序列参数估计

说明对未知参数的估计方法有三种：矩估计（运用p+q个样本的自相关系数估计总体的自相关系数），极大似然估计（使得联合密度函数达到最大的参数值），最小二乘估计（使得残差平方和达到最小的那组参数值即为最小二乘估计
Jack_丁明·2020-08-07 13:19

时间序列分析之三：参数估计

在选定某种模型如AR、MA、ARMA、ARIMA模型后，需要对模型的未知参数进行估计，估计的方法与数理统计中的参数点估计方法类似，有相关矩估计、最小二乘估计、最小方差估计、极大似然估计、最大熵估计等。
数学VS游戏开发·2020-08-07 10:34

花书训练营【第二期】

docx看开营仪式，了解学习模式.docx01第一周线性代数伪逆矩阵最小二乘.mp4矩阵对角化以及SVD分解.mp4资料下载.doc02第一周：概率与信息伦，数值计算无约束最优化.mp4有约束最优化.mp4极大似然估计
xuan2717·2020-08-05 04:31

R中的极大似然估计

摘要:1.数据与模型我们要使用的数据来自于“MASS”包中的geyser数据。先把数据调出来，看看它长什么样子。geyserwaitingduration1804.01666672712.15000003574.00000004804.00000005754.0000000…...1.数据与模型我们要使用的数据来自于“MASS”包中的geyser数据。先把数据调出来，看看它长什么样子。>geyse
blacklee123·2020-08-05 00:16

极大似然估计的直观解释

教材云：极大似然估计法是求估计值的另一种方法，最早由高斯(R.A,Gauss)提出，后来为费史（Fisher)在1912年重新提出，并证明该方法的一些性质．它是建立在极大似然原理基础上的一个统计方法．极大似然原理
benshong·2020-08-04 13:06

从概率论到Markov Chain Monte Carlo（MCMC）

大学本科时代开始学习的概率论，从变着花样从箱子里取不同颜色的球计算概率，到计算各种离散或连续的随机分布期望、方差，再高深点就是利用生成函数求期望和方差，再就是估计理论，包括点估计、极大似然估计和区间估计等
benshong·2020-08-04 13:06

李航《统计学习方法》笔记

统计学习方法》读书笔记一、知识点二、感知机三、k近邻法四、朴素贝叶斯五、决策树六、logistic回归和最大熵模型七、支持向量机八、提升方法九、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
yz1780041410·2020-08-04 09:00

【机器学习】大数定律，中心极限定律 极大似然估计

大数定律当数据量很大的时候可以用频率表示概率，在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。偶然中包含着某种必然。中心极限定理样本的平均值约等于总体的平均值。不管总体是什么分布，任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的整体平均值周围，并且呈正态分布。除以n和n-1中心极限定理一.中心极限定理下图形象的说明了中心极限定理当样本量N逐渐趋于无穷大时，N个抽样样本的均值的频数逐渐趋于正
SoWhat1412·2020-08-03 21:40

EM算法详解

算法在混合高斯模型学习中的应用3.EM—变分推断1.EM算法详解、及其收敛性参考：【1】EM算法详解：实例【2】EM算法原理总结-刘建平Pinard-博客园【3】维基百科，百度百科【4】EM算法及其应用（1）极大似然估计与
满腹的小不甘·2020-08-03 21:02

机器学习：朴素贝叶斯代码实现（不调库，基于《统计学习方法》中的简单数据）

什么是朴素贝叶斯：《统计学习方法》中，李航老师简洁地介绍了朴素贝叶斯基础的原理和算法虽然通篇下来也是满满的公式，但基本都是上层的公式，省略了许多底层的推导例如：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
CxsGhost·2020-08-03 12:02

因子分析

因子载荷矩阵中的几个统计特征3.3.1因子载荷aija_{ij}aij的统计意义3.3.2变量共同度的统计意义3.3.3公共因子FjF_jFj方差贡献的统计意义4因子载荷矩阵的估计方法4.1主成分分析法4.2主因子法4.3极大似然估计法
卖山楂啦prss·2020-08-03 03:53

机器学习（一）：模型的参数估计方法

文章目录机器学习（一）：模型的参数估计方法前言：1.极大似然估计法2.贝叶斯估计法3.极大似然估计和贝叶斯估计的区别4.最大后验估计5.以朴素贝叶斯分类为例说明6.小结  我们知道，机器学习方法一般可以概括为三部分
z語默·2020-08-03 02:42

条件随机场

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计。
蔚SE·2020-08-03 02:49

机器学习第九篇：EM算法及其在高斯混合模型和K-means中的应用

1.EM算法：EM算法产生的前提：当概率模型的变量都是观测变量的时候可以直接用极大似然估计法求得我们的最优解，但是当模型含有隐变量的时候，就无法直接求得最优解，而此时就产生了我们的EM算法。
一个小路人·2020-08-03 00:17

M-estimator M估计法 用于几何模型建立

最小平方估计和极大似然估计都是M估计法。M估计法由鲁棒的数据作为运行保证。一般地，一个M-estimation定义为一个估计函数为0的情况。这个估计函数经常是一些统计函数。
Rachel-Zhang·2020-08-01 11:57

概率论与数理统计笔记

极大似然估计法对于已经拿到的样本值x1，x2，……，xn，说明取到这一样本值的概率L(θ)比较大.尽管不能使用
weixin_30345055·2020-08-01 09:16

监督学习

文章目录1.监督学习特点2、线性模型2.1线性回归2.2逻辑回归3.支持向量机SVM3.1最优间隔分类器3.2核函数4.贝叶斯分类器4.1极大似然估计MLE4.2朴素贝叶斯分类器5.集成学习5.1装袋算法
分别，是为了更好的相遇。·2020-08-01 09:43

机器学习笔记之(五)最小二乘法中参数解析解的求解过程

上篇文章讲到用极大似然估计去解释最小二乘法。
alwaysRememberrr·2020-08-01 02:02

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如何理解

下面的答案将先照《统计学习方法》一书将问题补充完整，以便手上没这本书的人也能看明白，然后再给出推导过程。设输入空间为n维向量的集合，输出空间为类标记集合{}。输入为特征向量x属于输入空间，输出为类标记y属于输出空间。X是定义在输入空间上的随机向量，Y是定义在输出空间上的随机向量。P(X,Y)是X和Y的联合概率分布。训练数据集T={}由P(X,Y)独立同分布产生。朴素贝叶斯通过训练数据集学习联合概率
Roswell_lou·2020-07-30 21:50

西瓜书-极大似然估计与朴素贝叶斯

极大似然估计和朴素贝叶斯分类器。其中极大似然法贯穿我们整个机器学习和深度学习的理论中，是很多学习算法的基础，所以大家比如掌握。
雪依伊·2020-07-30 20:15

朴素贝叶斯法实现 --基于极大似然估计（垃圾邮件分类）

朴素贝叶斯分类器训练函数基本原理p(ci|w)=p(w|ci)p(ci)p(w)p(ci|w)=p(w|ci)p(ci)p(w)w表示向量由多个值组成w表示向量由多个值组成即核心问题：量化为在向量w发生时属于cici的概率比较问题条件概率中分母是一致的因此不需要考虑吧分母表示在属于类别cici时发生，向量ww发生的概率这里假设所有词都互相独立，该假设也称作条件独立性假设（例如A和B两个人抛骰子，概
troysps·2020-07-30 20:51

统计学习方法——朴素贝叶斯

他们分别是：4.1用极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式（4.8）及公式（4.9）。4.2用贝叶斯估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式（4.10）及公式（4.11）
刘炫320·2020-07-30 20:57

朴素贝叶斯（naive bayes)

一训练二分类三参数估计极大似然估计贝叶斯估计属性为连续值四优缺点参考文献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。
麓山coder·2020-07-28 12:27

最大熵模型（ME）和最大熵马尔可夫模型（MEMM）

文章目录最大熵模型（MaximumEntropyModel,MEM）最大熵思想最大熵模型表示最大熵模型学习最大熵模型求解过程举例最大熵模型与极大似然估计最大熵模型与逻辑回归模型学习之改进的迭代尺度法（ImprovedIterativeScaling
十里清风·2020-07-28 11:34

一些数学概念

https://www.bilibili.com/video/BV1NJ411r7ja/2.概率统计2.1极大似然估计似然函数:取样后得到各个样本，产生该样本模型概率的乘积，一般来说需要取对数，然后求导找最大值
fly_dragon·2020-07-23 17:56

10种主要的统计学习方法总结

随机梯度下降法2.k近邻适用问题：多类分类，回归模型特点：特征空间，样本点模型类型：判别模型3.朴素贝叶斯法适用问题：多类分类模型特点：特征与类别的联合概率分布、条件独立假设模型类型：生成模型学习策略：极大似然估计
elma_tww·2020-07-15 22:11

EM算法推导详解

、算法简介二、EM算法推导参考：一、算法简介最大期望算法（Expectation-Maximizationalgorithm,EM），或Dempster-Laird-Rubin算法，是一类通过迭代进行极大似然估计
邱之涵0·2020-07-15 16:23

PyTorch学习笔记5 实现L1，L2正则化以及Dropout

当我们采用经验风险最小化(EmpiricalRiskMinimization,ERM,如极大似然估计）原则来优化模型时，如果样本容量不够大，模型很容易学习到数据的一些无关特征（噪声等），造成过拟合的现象
小新_XX·2020-07-15 13:07

极大似然估计与EM算法

极大似然估计1.用途在已知样本的情况下，估计满足样本分布的参数。
yao1131·2020-07-15 11:27

模式识别与机器学习笔记（二）机器学习的基础理论

一、极大似然估计（MaximamLikelihoodEstimation，MLE）在了解极大似然估计之前，我们首先要明确什么是似然函数（likelihoodfunction），对于p(x∣θ)p(x|θ
BJ_BUPT_Cai·2020-07-15 06:06

数据挖掘经典算法——最大期望算法

算法定义最大期望算法（ExceptionMaximizationAlgorithm，后文简称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。
weixin_30873847·2020-07-15 03:04

阅读笔记 - 《统计学习方法 - 李航》

生成方法与判别方法1.8分类器评估指标-精确率、召回率、f11.9序列标注1.10回归1.11本章概要2感知机就是在线性可分的情况下，有无穷解3K近邻3.1kd树3.2本章小结4朴素贝叶斯4.1基本方法4.2极大似然估计
pennyyangpei·2020-07-14 20:20

EM算法及其推广

EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总给提出，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，E，求期望；M，求极大似然估计，简称EM算法Dempster：EM算法的引入
蔚SE·2020-07-14 17:24

机器学习之EM算法（一）期望极大算法原理及代码实现

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估计模型参数。但是，当模型含有隐变量时，就不能简单地使用这些估计方法。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。
繁华三千东流水·2020-07-14 16:38

统计学习方法 李航---第9章 EM算法及其推广

第9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(hiddenvariable)的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。
dazhichang6061·2020-07-14 09:42

《统计学习方法》（李航）第二版第一章总结

另外需要通过习题熟悉极大似然估计和贝叶斯两个估计方法。本章概要的5点内容统计学习包括监督学习、无监督学习和强化学习。统计学习方法三要素：模型、策略、算法。
NaLi_champion·2020-07-14 06:52

第四章 朴素贝叶斯法

利用训练数据学习P(X|Y)和P(Y)的估计，得到联合概率分布：联合概率分布概率估计的方法可以是极大似然估计或贝叶斯估计。2.朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性。
骑鲸公子_·2020-07-13 23:21

机器学习——学习路线图

一、预备知识微积分（偏导数、梯度等等）概率论与数理统计（例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等）最优化方法（比如梯度下降、牛顿-拉普什方法、变分法（欧拉-拉格朗日方程）、凸优化等等）二、路线1（基于普通最小二乘法的
谢厂节_编程圈·2020-07-13 22:42

统计机器学习-EM算法（期望极大算法）

EM算法用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。这里首先对隐变量解释，举下面的例子（三硬币模型）假设有3枚硬币，分别记做，，，这些硬币正面出现的概率分别是，和。
又双叒叕苟了一天·2020-07-13 20:25

深度学习（二）损失函数--交叉熵与梯度计算

文章目录交叉熵熵相对熵交叉熵一个多分类的交叉熵问题多个二分类的交叉熵问题从极大似然看交叉熵极大似然估计推导交叉熵二分类多分类梯度交叉熵线性回归我们可以用均方误差（MSE），对于逻辑回归、神经网络而言，使用均方误差作为
得克特·2020-07-13 19:48

原创 | 常见损失函数和评价指标总结（附公式&代码）

目录一、损失函数1.1回归问题1.2分类问题二、评价指标2.1回归问题2.2分类问题参考资料一、损失函数1.1回归问题1.平方损失函数（最小二乘法）：回归问题中常用的损失函数，在线性回归中，可以通过极大似然估计
数据派THU·2020-07-13 14:27

EM算法（Expectation Maximization Algorithm）详解

EM算法（ExpectationMaximizationAlgorithm）详解主要内容EM算法简介预备知识极大似然估计Jensen不等式EM算法详解问题描述EM算法推导EM算法流程EM算法优缺点以及应用
zhihua_oba·2020-07-12 20:46

似然与极大似然估计

转载一篇很好的理解：原文地址：http://fangs.in/post/thinkstats/likelihood/似然与极大似然估计Likelihood&Maximumlikelihood似然与概率在统计学中
jingsongs·2020-07-12 15:17

使用极大似然法对逻辑回归中的参数进行估计的数学原理

1.极大似然估计中采样产生的样本需要满足一个重要假设，所有采样的样本都是独立同分布的。2.极大似然估计是在模型已定，参数未知的情况下，估计模型中的具体参数。
wjlucc·2020-07-12 15:07

3.2 参数估计：极大似然估计方法 ML

3.2极大似然估计方法ML极大似然估计方法是高斯提出，并利用该技术获得测量误差满足高斯分布的结论。
jhshanvip·2020-07-12 14:33
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