极大似然估计

机器学习中的隐变量

在看《统计学系方法》的EM算法部分时，书中写道EM算法用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。什么是隐变量呢？
粗心的朱鼓励豆·2020-06-21 12:52

朴素贝叶斯应用之在手写数字识别的实践

文章目录引言朴素贝叶斯朴素贝叶斯法的学习与分类朴素贝叶斯法的参数估计极大似然估计贝叶斯估计实战朴素贝叶斯图片预处理图片数据化模型训练模型预测其他说明Reference引言我们都见过或者用过的一个东西就是输入法的手写键盘
loous__·2020-06-21 01:51

朴素贝叶斯例题记录

posterrior∝likelihood*prior（看看极大似然估计以及EM算法：http://blog.csdn.net/sallyyoung_sh/article/details/54630044
nicebaby110·2020-06-21 01:08

室内定位TOA距离量测—迭代最小二乘和高斯牛顿法\MATLAB

路过的各位大佬请点个赞TOA室内定位/Targetlocalizationwithrange-onlymeasurements二维仅距离测量的定位问题；方法：1-非线性最小二乘估计-迭代最小二乘求解2-极大似然估计
脑壳二·2020-06-16 15:23

角度测量(AOA/DOA)室内定位-迭代最小二乘和高斯牛顿法\MATLAB

角度测量(AOA/DOA)室内定位-迭代最小二乘和高斯牛顿法\MATLAB原创不易，路过的各位大佬请点个赞二维仅角度测量的定位问题；方法：1-非线性最小二乘估计-迭代最小二乘求解2-极大似然估计-高斯牛顿法求解性能指标
脑壳二·2020-06-16 15:11

机器学习模型之EM算法

目录1、EM算法2、EM算法解释1、EM算法EM算法是针对含有隐变量的一种优化算法，如果不含有隐变量，我们可以直接利用极大似然估计方法，对需要优化的变量求导，用梯度下降的方法进行参数的更新。
空空如也_stephen·2020-06-09 15:00

无监督机器学习学习笔记——极大似然估计、EM算法、聚类算法(K-means、DSCAN、层次聚类、AP）、降维（PCA、ICA、LDA）

目录条件概率的拓展极大似然估计EM(Expectation-Maximization)算法聚类算法K-means（约束簇）DSCAN（非约束簇）层次聚类（非约束簇）AP（非约束簇）总结矩阵降维稀疏自编码器
XuZhiyu_·2020-06-06 23:00

贝叶斯分类器（2）极大似然估计、MLE与MAP

根据上一篇贝叶斯分类器（1）贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解方法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解的问题，并提出了第一个求解方法：极大似然估计
蛋仔鱼丸·2020-05-15 17:43

最大似然估计(极大似然估计)

目录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^5
xiaoxia0722·2020-05-03 09:00

DataWhale——机器学习：EM算法

相关概念极大似然估计法贝叶斯估计方法基本原理E步、M步推导逼近证明收敛高斯混合分布算法实现前言  最大期望算法（Expectation-maximizationalgorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找
Katniss的名字被占用·2020-04-25 00:20

线性回归

即：J(theta)通过极大似然估计证明均方误差的合理性，此处：因为概率论的丢失，所以此处列上：1.独立同分布==随机情况下，出现x的概率相同2.最大似然估计和中心极限定理，在我这块是一样的，就是正太
Zhang_JunJ·2020-04-21 22:06

[datawhale] Task1 Linear_regression

、线性回归的原理2、线性回归损失函数、代价函数、目标函数3、优化方法(梯度下降法、最小二乘法、牛顿法、拟牛顿法等)4、线性回归的评估指标5、sklearn参数详解1、线性回归的原理线性回归的一般形式：极大似然估计
南极姑娘qyz·2020-04-20 19:22

期望最大化算法（EM算法）

EM算法适用于：当拥有缺失数据的时候，可以迭代的做参数估计即EM算法是含有隐变量或潜在变量的概率模型参数的极大似然估计法。
潘聪明·2020-04-16 16:19

线性回归模型

误差项分析：极大似然估计因为误差服从正态分布，兼通过目标函数移项，得到其概率密度：希望误差能尽量为0，因此误差发生的概率应尽可能地大（根据正态分布，越靠近均值，发生的概率越大？）。
姚宝淇·2020-04-15 07:43

极大似然估计和贝叶斯估计

极大似然估计和贝叶斯估计是两种估计模型参数的方法。分别代表了两种学派的思想。极大似然估计是概率学派的观点，其认为模型参数为一个固定未知的值。
codeman_liu·2020-04-12 21:29

04 EM算法 - EM算法收敛证明

；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；解析：1、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
白尔摩斯·2020-04-10 00:01

极大似然估计与最小二乘

前言：发出上一篇文章“从线性回归到逻辑回归后”https://www.jianshu.com/p/033b582cf981我发现了一些问题如：为什么逻辑回归中要用极大似然估计而不是像线性回归一样使用最小二乘法
p_w·2020-04-08 18:10

2017.11.08

同时对于未出现的属性值对其他属性造成的影响使用拉普拉斯进行修正极大似然估计是用来求类条件概率的，EM期望最大化算法用于隐变量的估计。通过这两天的学习，逐渐找到学习的节奏，以
三丝牛河·2020-04-08 08:57

数据分析大有可为

比如极大似然估计，得理解吧。2.数据获取能力，搜索有用信息或网
withism·2020-04-06 23:29

极大似然估计

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)：
MiracleJQ·2020-03-31 13:18

LR为什么用极大似然估计，损失函数为什么是log损失函数（交叉熵）

https://www.cnblogs.com/stAr-1/p/9020537.htmlimage.png为什么不用平方损失函数？如果使用平方损失函数，梯度更新的速度会和sigmod函数的梯度相关，sigmod函数在定义域内的梯度都不大于0.25，导致训练速度会非常慢。平方损失会导致损失函数是的非凸函数，不利于求解，因为非凸函数存在很多局部最优解，很难得到全局最优解。LR损失函数为什么用极大似然
小幸运Q·2020-03-30 11:49

回归（Regression）

通过构造目标函数（即代价函数），并求使目标函数的数值最小时，参数Θ的值（部分构造目标函数的过程可用极大似然估计来构造或解释）；运用某些算法
22bf0d6e0475·2020-03-29 20:47

EM Algorithm

①极大似然估计极大似然估计这里面用的比较多。假设我们想要知道我们学生身高的分布，首先先假设这些学生都是符合高斯分布我们要做的就是要估计这两个参数到底是多少。
冒绿光的盒子·2020-03-29 18:38

逻辑回归目标函数凹凸性的证明

逻辑回归模型的物理含义是基于信息熵的，概率计算公式可以通过最大熵模型推导得出，而目标函数是通过极大似然估计得到的。这些基础知识本篇不再介绍，以后有时间再写推导过程。本篇的重点是，
0_oHuanyu·2020-03-25 19:04

机器学习算法之EM算法

例子：现在随机抽取100个人的身高；其中男生身高服从N1的正态分布，女生服从N2的正态分布；如果我们很明确知道我抽到的是100个男生身高（或者女生），那么我可以利用MLE极大似然估计估计出其分布参数；但是随机给一个身高
冰鋒·2020-03-17 03:59

EM（Expectation Maximization 期望最大化）算法和GMM算法

EM（ExpectationMaximization期望最大化）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，或极大后验概率估计。其每次迭代由E、M两步构成。
GSmate·2020-03-15 10:46

机器学习系列---Logistic回归：我看你像谁 （下篇）

作者：向日葵Logistic回归书接上回，在我们有了最小二乘法与极大似然估计做基础之后，这样我们就做好了Logistic回归的准备，渐渐的进入到我们的主题Logistic回归。
Datartisan数据工匠·2020-03-14 10:28

一文看懂极大似然估计、Bayes统计与EM算法的关系

极大似然估计(maximumlikelihoodestimation)和Bayes统计作为当前统计领域主要的两大类计算方法同时也是研究最广泛的问题，从根本上来讲它们在计算过程中是有很大的相似成分的，因为极大似然函数估计
博观厚积·2020-03-12 12:07

机器学习算法深度总结(9)-EM算法

EM算法是一种迭代算法,对于含有隐变量(hiddenvariable)的概率模型参数的极大似然估计或极大后验概率估计.EM算法每次迭代分两步:E步,求期望;M步,求极大;因此EM算法称为期望极大算法.最经典的例子就是抛
婉妃·2020-03-10 02:07

最大似然函数

极大似然估计法是基于极大似然原理提出的，为了说明极大似然原理，我们先看个例子例子：1、某同学与一位猎人一起外出打猎。
14142135623731·2020-03-09 14:15

机器学习所有相关问题

一、关于微积分的相关问题1.牛顿法二次逼近的数学意义和物理意义二、关于概率论与数理统计的问题1.大数定律的实际意义2.中心极限定理的实际意义3.矩估计的实际意义4.极大似然估计的实际意义三、线性代数1.
王侦·2020-03-08 07:57

Pytorch实现Deep Mutual Learning网络

交叉熵和相对熵(KL散度),极大似然估计求loss,softmax多分类一文搞懂熵、相对熵、交叉熵损失classtorch.nn.KLDivLoss(size_average=True,reduce=True
茗君（Major_s）·2020-03-03 03:42

第七章 贝叶斯分类器

章节目录贝叶斯决策论极大似然估计朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器贝叶斯网EM算法7.1贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下的基本方法。该理论假设有N种可能的类别标记，即y={c1，c2，...
可圆_ff77·2020-03-01 08:35

《统计学习方法》第 9 章“EM 算法及其推广”学习笔记

EM算法，即期望最大化（Expectation-Maximum）算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。
李威威·2020-02-29 20:34

逻辑回归-QA

角度二：从贝叶斯学派角度看，认为参数为随机变量，带有特定的先验分布（这里的先验分布便是二项分布），通过极大似然估计便可得到参数的估计值。Q2：逻辑回归参数估计方法？
司马山哥·2020-02-26 14:28

《西瓜书》第七章 贝叶斯分类器

从贝叶斯决策出发，需要求出P(c|x)来得到贝叶斯最优分类器——但是，P(c|x)又需要求出P(x|c)，因为其涉及属性联合概率，难以用频率来估计7.2极大似然法——直接把P(x|c)当成确定的概率分布形式，利用极大似然估计求解分布参数来求解
Guodw·2020-02-26 14:32

补充：理解EM算法

是带有隐变量的极大似然估计。
mingyan926·2020-02-23 16:22

EM算法

1）EM算法EM算法是用于含有隐变量模型的极大似然估计或者极大后验估计，有两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maxmization）。
丹之·2020-02-18 18:57

逻辑回归原理分析与python实现

那么y=1的概率和y=0的概率可以表示为：imagew是权值，b称为偏置模型参数估计逻辑回归常用的方法是极大似然估计，从而得到回归模型。2
幸福洋溢的季节·2020-02-16 03:18

2017-09-08

另外加入正则项防止过你合原理是当过拟合时必定用了更多参数，在损失函数中加入参数平方和项使得参数复杂度成为损失函数一部分）3.归一化featurescaling4向量化（正则项）Logisticregression1.预测函数2.极大似然估计得到损失函数
Brakeman·2020-02-16 00:40

最大似然估计与贝叶斯估计

参数估计是机器学习里面的一个重要主题，而极大似然估计是最传统、使用最广泛的估计方法之一。在讲最大似然估计和贝叶斯估计之前，先来谈谈概率和统计的区别吧。概率和统计是一个东西吗？
井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-16 00:06

EM算法和混合高斯模型（一）

EM（ExpectationMaximization）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，或极大后验估计。
井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-14 17:33

EM算法系列(四)-男女生身高问题

参考文章：http://blog.csdn.net/sallyyoung_sh/article/details/546300441、故事背景在之前介绍极大似然估计的时候，我们从一个估计学校男生身高分布的例子出发
文哥的学习日记·2020-02-13 20:37

逻辑回归与极大似然估计

逻辑回归定义由于为非凸函数，存在很多局部最小值，用常规的可能难以求解全局最小值，因此使用极大似然估计来求解代价函数，从而求解梯度。
葛城巧·2020-02-11 05:38

关于EM算法原理的分析与理解（Python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，或贝叶斯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了。EM算法就是含有隐变量的概率
幸福洋溢的季节·2020-02-11 00:50

逻辑斯蒂回归（LR）

image.png二项逻辑斯蒂回归模型：（其实是个二分类）令极大似然估计法：，为决定，数据集如果用交叉熵，LR是凸函数。softmax回归也是凸函数。这样一来，问题就变成了以对数似然函数为目
小幸运Q·2020-02-07 10:47

机器学习相关数学概念

Positano波西塔诺极大似然估计已知观察样本\{X_1,X_2,\cdots,X_n\}，已知概率分布模型，估计概率分布模型中的参数，使得产生这个观察样本的可能性最大。
Moscow1147·2020-02-06 15:41

机器学习基础·参数估计

摘要极大似然估计(MLE)，贝叶斯估计(BE)，最大后验估计(MAP)，共轭先验正文问题描述假设观测数据是由生成的，现在需要估计参数。
jiangweijie1981·2020-02-02 21:04

学习：StatQuest-饱和模型和偏常

假设这是些模型是仅均值不同的正态分布我们在每幅图片下面给模型取名字,根据数据点不同来源的分布,我们可以分为三个模型:Nullmodel,ProposedModel和SaturatedmodelNullmodel假设我有一个分布,那么对这个分布进行极大似然估计就比较轻松
小潤澤·2020-01-23 12:21

极大似然估计和最小二乘法

目录1.极大似然估计公式推导2.最小二乘法可能我从来就没真正的整明白过，只是会考试而已搞清楚事情的来龙去脉不容易忘记两个常见的参数估计法：极大似然估计法和最小二乘法1.极大似然估计ref知乎,模型已定，
高文星星的脑科学园地·2020-01-14 11:00
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