极大似然估计第17页

一篇文章完全弄懂Logistic回归（含极大似然估计详细推导和实现代码）

别弄错了，Logistic回归是分类模型。什么是分类问题？在学习线性回归的时候，我们已经理解了什么是回归，回归就是确定变量之间相互依赖的定量关系的统计学方法。那么同样，在开始学习Logistic回归模型前，我们先来看看什么是分类问题。分类相比于回归要好理解得多了，我们按照所选取的样本的属性、特征对数据集的样本进行类别的划分，这就是分类。这里使用二分类举个例子。上图对四个样本点，按照分类规则为若X>

见见大魔王·2020-07-12 11:48

朴素贝叶斯（详细版）

基本上用到的数学原理就是贝叶斯公式和极大似然估计，原理上也是比较简单。

stesha_chen·2020-07-11 23:30

EM（最大期望）算法推导、GMM的应用与代码实现

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。使用EM算法的原因首先举李航老师《统计学习方法》中的例子来说明为什么要用EM算法估计含有隐变量的概率模型参数。

cnblogs.com/qizhou/·2020-07-11 18:25

《统计学习方法》第六章总结

这两个模型学习一般采用极大似然估计，或正则化的极大似然估计。逻辑斯蒂回归模型及最大熵模型学习可以转化为为无约束最优化问题。求解该最优化问题的算法有改进的迭代尺度法，梯度下降法，拟牛顿法。

哈特谢普苏特·2020-07-11 16:52

numpy实现逻辑回归以及梯度下降优化算法

H逻辑回归及其损失梯度下降训练数据:逻辑回归及其损失为什么采用交叉熵损失也就是二项分布参数化的极大似然估计:参考博文梯度下降参考:神经网络优化算法及代码实现——从SGD、Momentum、AdaGrad

JayShaun·2020-07-11 12:04

一些常用的机器学习算法

一些常用的机器学习算法逻辑回归逻辑回归是假设数据服从伯努利分布，通过极大似然估计的方法，运用梯度下降算法作为求解方法求解参数，达到对数据进行二分类或者多分类(softmax多项逻辑回归)目的,本质上还是线性回归

karmalk·2020-07-11 09:49

EM算法（一）--------------------最大似然估计

转载自：最大似然估计(Maximumlikelihoodestimation)(通过例子理解)似然与极大似然估计似然与概率在统计学中，似然函数（likelihoodfunction，通常简写为likelihood

听雨听风眠·2020-07-11 07:02

EM算法详解

极大似然估计极大似然的本质是找出与样本分布最接近的概率分布模型，它是一种用样本来估计概率模型参数的方法。下面以二项分布和高斯分布为例。

daocaoren_·2020-07-11 04:18

贝叶斯分类器详解

文章目录一、贝叶斯简介二、贝叶斯决策论三、极大似然估计例题解析四、朴素贝叶斯分类器例题解析五、半朴素贝叶斯分类器一、贝叶斯简介简介：贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类器

陈小虾·2020-07-11 03:18

最大似然估计(极大似然估计)

最大似然估计概率与似然概率似然最大似然估计个人博客:https://xiaoxiablogs.top概率与似然对于最大似然估计我们使用最简单的抛硬币问题来进行讲解概率当我们抛一枚硬币的时候,就可以去猜测抛硬币的各种情况的可能性,这个可能性就称为概率一枚质地均匀的硬币,在不考虑其他情况下是符合二项分布的,即正面和翻面的概率都是0.5,那么我们抛10次硬币5次正面在上面的概率为:P(5次正面朝上)=C

小夏refresh·2020-07-11 03:18

EM 算法

EM算法全称ExpectationMaximizationAlgorithm，译作期望最大算法或最大期望化算法，它是一种迭代算法，用于含有隐变量（hiddenvariable）的概率模型参数的极大似然估计

空杯的境界·2020-07-11 02:47

《机器学习》之贝叶斯分类器原理

文章目录1.贝叶斯学派1.1贝叶斯学派和频率学派1.2贝叶斯决策论2.参数估计2.1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4.1半朴素贝叶斯分类器4.2选择贝叶斯分类器4.3树增广朴素贝叶斯分类器

往事不回头，余生不将就·2020-07-10 21:36

线性回归的损失函数为什么用最小二乘不用似然函数？

最小二乘法以估计值与观测值的平方和作为损失函数，在误差服从正态分布的前提下，与极大似然估计的思想在本质上是相同。我们通常认为ε服从正态分布，通过对极大似然公式的推到，结果真是最小二乘的式子。

Beyond_2016·2020-07-10 20:07

室外相机标定

先对由不同位置的行人轮廓中提取出的头脚点位置信息进行筛选,再通过极大似然估计求解出消失点与水平消失线,并根据消失点与消失线信息计算出摄像机的内外参数和投影矩阵。

知识在于分享·2020-07-10 16:10

手写逻辑回归 ——Logistic Regression的详细推导与python实现

逻辑回归将样本线性分割为两类，跟样本距离分割线的距离和正负来推算样本可能的类别产生的分割线，也叫决策边界，DecisionBoundary为样本到分割线的距离为则预测函数为对于二分类问题，代价的分布可以认为是伯努利分布，则根据极大似然估计法可以推得其中

xingzhe2001·2020-07-10 12:19

DV-Hop 定位算法

算法非常类似于传统网络中的距离向量路由机制，在该定位机制中，未知节点首先计算与信标节点的最小跳数，然后估算平均每跳距离，利用最小跳数乘以平均每跳距离，估算得到未知节点与信标节点之间的距离，再利用三边测量法或极大似然估计法计算

奔跑着的孩子·2020-07-10 05:47

回归-用极大似然估计来解释最小二乘

导语这是线性回归的第一篇，后面还有多篇，包括普通最小二乘、梯度下降、牛顿法等知识，本篇主要是阐述最小二乘法损失函数与高斯分布的联系，虽然逻辑回归也是线性回归的一个变种，但它主要是0-1分布，不在本篇讨论之列。损失函数任何一本概率论书在讲线性回归时都会说到一个方法，叫做最小二乘法，这里先给出线性回归的定义式：y=θT∗X这里是一种表达习惯，X与θ都是列向量给定一系列样本与观测值，现在来拟合参数θ，那

天空中的一缕微风·2020-07-10 02:29

机器学习读书笔记之3 - EM算法

EM（expectation-maximization）算法又称期望最大化算法，是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种迭代优化策略，它可以从非完整数据集中对参数进行极大似然估计

linolzhang·2020-07-09 19:55

贝叶斯网的R实现（ Bayesian networks in R）bnlearn(3)

4.1参数学习的基本方法bnlearn包的参数学习函数是bn.fit,其参数method给出了两种具体的方法：“mle”为极大似然估计；"bayes"为贝叶斯后验估计（采用无信息先验分布）。

junli_chen·2020-07-09 18:44

经验风险最小化和结构风险最小化

比如，极大似然估计就是经验风险最小化的一个例子。当模型是条件概率分布，损失函数是对数函数时，经验风险最小化就等价于极大似然估计。

吖吖尚·2020-07-09 08:34

MATLAB实现正态分布ML（极大似然）估计

极大似然估计详解下面用MATLAB实现正态分布的ML估计%二维正态分布的两分类问题（ML估计）clc;clear;%两个类别数据的均值向量Mu=[00;33]';%协方差矩阵S1=0.8*eye(2);

知行流浪·2020-07-09 04:03

【统计学习算法】EM算法

引言：Em算法是一种迭代算法，用于对含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。或者极大后验概率。E步，求解期望；M步，求解极大。也成为期望极大算法。

zcz5566719·2020-07-09 04:39

EM算法及混合高斯模型

EM算法及其应用目录：一、极大似然估计二、混合高斯模型及其求解困境三、EM算法四、EM算法应用于高斯混合模型一、极大似然估计考虑一个高斯分布p(x∣θ)p(\boldsymbol{x}|\theta)p

Xu_mWam·2020-07-09 02:55

学习笔记之高斯混合模型（GMM）梳理

极大似然估计：找到一组参数使得我们观测到的数据出现的概率最大。后验概率：在最合适的那个参数的前提下，观测数据出现的最大概率。条件概率：。高斯分布：，概率密度函数。

wenli_smile·2020-07-08 23:08

数据预处理之缺失值处理

数据预处理.1缺失值处理删除法删除小部分样本，在样本量大时（删除部分所占比例小于5%时）可以使用插补法—均值插补：分为定距型（插入均值）和非定距型（众数或者中值）—回归插补：线性和非线性回归—极大似然估计

陈嘉琪·2020-07-08 20:04

缺失值的处理方法大总结

目录一.缺失的原因二.数据缺失的类型三.缺失值的处理方法1.删除dropna(）缺点2.填补替换缺失值均值填充热卡填补K均值拟合缺失值回归预测极大似然估计多重插补随即森林虚拟变量3.不处理四.总结五.参考资料一

双皮奶呀·2020-07-08 19:34

【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（六）

贝叶斯分类器目录【内容包含第七章】贝叶斯决策论（Bayesdecisiontheory）极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）朴素贝叶斯分类器（naiveBayesclassifier

AnnieBee·2020-07-08 19:03

sklearn之贝叶斯分类器使用

该对象属于某一类的概率），选择具有最大后验概率的类作为该对象所属类特点：数据可离散可连续；对数据缺失、噪音不敏感；若属性相关性小，分类效果好，相关也不低于决策树朴素贝叶斯算法学习的内容是先验概率和条件概率（都使用极大似然估计这两种概率

weixin_30399821·2020-07-08 13:51

模式识别与机器学习（二）：常用的概率分布（共轭分布等）

得到的最大似然估计值为：（2）二项分布（Binomialdistribution）概率分布函数：，期望：方差：注：对于小的数据集，如果对二项分布采用极大似然估计

__鸿·2020-07-08 11:37

【图解例说机器学习】参数估计 (MLE and MAP)

下面，我们介绍在机器学习中常用的参数估计：极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)，最大后验概率估计(MaximumAPosterior

nineheaded_bird·2020-07-08 07:27

机器学习复习笔记7 （第七章贝叶斯分类器）

先验概率：类条件概率、“似然”：后验概率：7.2极大似然估计关于极大似然估计的概念我在之前的博客中有提到，在复习笔记3，3.4小结的上面，传送门：极大似然法本篇博客结合一个更具体地例子进行说明试使用极大似然法估算西瓜数据集

果菌药·2020-07-08 01:03

【概率论面试整理】

转载：https://blog.csdn.net/qian2213762498/article/details/80480888文章目录方差极大似然估计法和机器学习随机梯度下降法概率题[参考1](https

圣托里尼的日落啊~·2020-07-08 00:11

缺失值处理的三种方法

常见的缺失值补全方法：均值插补、同类均值插补、建模预测、高维映射、多重插补、极大似然估计、压缩感知和矩阵补全。

Takoony·2020-07-07 18:54

李航《统计学习方法》第4&9章朴素贝叶斯分类器&EM算法

P(X=x|Y=ck)=P(X(1)=x(1),…,X(n)=x(n)|Y=ck)=∏nj=1P(X(j)=x(j)|Y=ck)由于这一假设，朴素贝叶斯的学习大为简化，但对分类性能有一定影响学习参数用极大似然估计来学习先验概率分布

cutie吖·2020-07-07 10:09

机器学习算法（回归）总结与深度解析——模型表达、目标函数、求解算法、正则化、Ridge回归、Lasso回归、Logistic回归、Softmax回归、梯度下降算法

（策略）损失函数使用极大似然估计解释最小二乘如何求解最小二乘的参数θ？

GladyoUcaMe·2020-07-07 08:21

机器学习入门（逻辑回归详解）

逻辑回归详解1.简介2.模型构建2.1线性回归2.2逻辑回归（二元）2.3sigmoid函数3.损失函数3.1极大似然估计3.2二元逻辑回归损失函数3.3损失函数优化4.总结1.简介首先逻辑回归（LogisticRegression

rcoon·2020-07-06 22:38

详解高斯混合模型与EM算法

Gaussiansinglemodel,GSM）一维高斯分布多维高斯分布混合高斯模型（Gaussianmixturemodel,GMM）混合高斯模型产生的原因直观理解高斯混合模型一维混合高斯模型二维空间3个高斯模型混合极大似然估计

Avery123123·2020-07-06 20:50

秋招材料整理——贝叶斯分类器

目录一、贝叶斯决策论1.概念2.判别式模型vs.生成式模型二、极大似然估计MLEvs.最大后验估计MAP三、朴素贝叶斯分类器1.相互独立2.朴素贝叶斯分类器：3.

笨小孩k·2020-07-06 19:39

缺失数据的极大似然估计：《Statistical Analysis with Missing Data》习题7.16

一、题目a）极大似然估计XXX为伯努利分布，并且Pr(X=1)=1−Pr(X=0)=π\text{Pr}(X=1)=1-\text{Pr}(X=0)=\piPr(X=1)=1−Pr(X=0)=π，并且在给定

Kanny广小隶·2020-07-06 19:01

EM算法

一般来说，如果我们要估计一个模型参数，很多情况下极大似然估计就可以满足我们。EM出现的原因，是因为很多时候无法直接使用极大似然。

Frank（Zhiyang-Dou）·2020-07-06 15:31

一道有关极大似然估计和贝叶斯估计的题目

一道有关极大似然估计和贝叶斯估计的题目本文地址：blog.lucien.ink/archives/5000.

LucienShui·2020-07-06 09:30

机器学习系列（二）——朴素贝叶斯 Naive Bayes

冰淇淋lining·2020-07-05 08:27

十大经典数据挖掘算法：EM

假如我们抛硬币1010次，其中88次正面、22次反面；极大似然估计参数值：其中，为观测变量序列

hellozhxy·2020-07-04 17:13

李航《统计学习方法》第一天之过拟合与泛化误差，极大似然估计和贝叶斯估计

写在前面：《统计学习方法》各章节代码实现与课后习题参考解答https://blog.csdn.net/breeze_blows/article/details/854699441.、过拟合概念：过拟合简单的说来就是就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！模型出现过拟合现象的原因：发生过拟合的主要原因可以有以下三点：（1）数据有噪声意思就是把一些干扰点给训练进去了，而

1024one·2020-07-04 15:32

【ML从入门到入土系列08】EM

参考1理论EM算法通过迭代求解观测数据的对数似然函数L(θ)=log⁡P(Y∣θ){L}(\theta)=\log{P}(\mathrm{Y}|\theta)L(θ)=logP(Y∣θ)的极大化，实现极大似然估计

小陈说CV·2020-07-04 13:15

算法面试必备-----逻辑回归

问题描述二分类任务单位阶跃函数（unit-stepfunction）对数几率函数（logisticsfunction）---Sigmoid函数图像带入Sigmoid函数推导一下本质优点推导与求解公式推导极大似然估计法用最大似然估计法来求解问题

Avery123123·2020-07-04 04:03

机器学习中的MLE、MAP、贝叶斯估计

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)仍有可能一知半解。

李文哲_AI·2020-07-02 14:54

Udacity机器学习入门笔记1-朴素贝叶斯

Udacity机器学习入门笔记1-朴素贝叶斯1.监督学习与非监督学习的区别2.决策面3.朴素贝叶斯3.1先验概率3.2条件概率3.3全概率公式3.4后验概率3.5朴素贝叶斯的推导3.6参数估计3.6.1极大似然估计

四脚猫·2020-07-02 12:15

机器学习笔记（二）线性模型

都有zTMz>0，其中zT表示z的转置，就称M正定矩阵对数几率函数(logisticfunction)，替代单位阶跃函数，是一种Sigmoid函数，对应的模型是对数几率回归模型，但实际上是一种分类方法极大似然估计的计算

聆听--风雨·2020-07-02 10:10

分类变量分析中的参数p置信区间估计需要注意的点

1.此类问题一般看做二项分布的随机变量2.对于p的点估计一般做极大似然估计值即样本的频率p_hat3.WALD统计量：对于p的区间估计当样本量很大时可以将X看做正态分布，由于样本均值的数学期望等于总体均值

littlei416·2020-07-02 08:04

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