极大似然估计

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

[白话解析] 深入浅出 极大似然估计 & 极大后验概率估计

[白话解析]深入浅出极大似然估计&极大后验概率估计0x00摘要本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解极大似然估计&极大后验概率估计，并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用
罗西的思考·2020-01-10 22:00

如何快速理解极大似然估计

极大似然估计，英文名称为MaximumLikelihoodMethod，简称MLE。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。极大似然估计主要是在讲一件什么事情呢？
晓满未满·2019-12-31 06:24

EM 期望最大算法

1.极大似然估计众所周知，极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。
高永峰_GYF·2019-12-28 19:36

机器学习笔记-04-理解正则化

在前面两篇文章我们讨论了，极大似然估计的原理，以及如何通过广义线性模型对线性回归和逻辑回归进行建模，从中我们看到了sigmoid函数是如何推导出来的，并运用极大似然估计得到对应模型的代价函数：机器学习笔记
胡涂笔记·2019-12-28 18:23

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
吴烨JS·2019-12-27 07:36

Logistic回归与梯度上升算法

高等数学部分能理解偏导数即可；线性代数部分能理解矩阵乘法及矩阵转置即可；概率论和数理统计能理解条件概率及极大似然估计即可。有《高等代数》(
吴烨JS·2019-12-21 16:26

Logistic 回归

sigmoid转换的优势求梯度方便数据统一分布在0-1之间，从下面的LR分布也可以看出算法定义扩张一下，令->对数几率指发生概率代入把领出来，极大似然估计image跟上边学到的貌似是一回事小结image
mmmwhy·2019-12-18 20:57

大数据计数原理1+0=1这你都不会算

极大似然估计。来了喔。真的来了喔。我们先定义几个代数。整个BitMap有m个坑，还要有u个坑还没被占。我们已经假设了值经过Hash后近似服从独立均匀分布。对事件进行定义：A=
千锋IJava·2019-12-18 15:03

回归算法——逻辑回归

其中参数θ常用极大似然估计。敲黑板，划重点逻辑回归123：逻辑回归广泛用于分类，尤其是二分类问题（毕竟0-1映射不是白做的）；当然也可以用于回归。
九天朱雀·2019-12-18 08:41

【No3】极大似然估计（MLE）

概念：已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择小概率样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。定义：设总体分布为f(x,θ），x1,x2,x3,x4...xn为该总体采用得到的样本。因为x1,x2...xn独立分布，于是
白熊S·2019-12-17 09:02

机器学习学习笔记2（Ng吴恩达cs229）

牛顿方法简单的来说就是通过求当前点的导数得到下一个点.用到的性质是导数值等于该点切线和横轴夹角的正切值.极大似然估计收敛速度：quadraticconversions二次收敛θ为矩阵时image.png
o慢慢o·2019-12-15 17:17

生物统计——假设检验

五.假设检验1.假设检验基本介绍K.Pearson——SirRonaldAylmerFisher(女士品茶，Fisher线性判别，极大似然估计，试验设计)——NeymanandEPearson.Fisher
Dawn_天鹏·2019-12-12 05:40

机器学习笔记-03-广义线性模型推导线性回归及逻辑回归

本文我们讨论以下问题：指数分布族广义线性模型利用广义线性模型构建线性回归利用广义线性模型构建二分类逻辑回归(sigmoid)利用广义线性模型构建多分类逻辑回归(softmax)逻辑回归的极大似然估计和代价函数
胡涂笔记·2019-12-07 13:20

2、从参数估计的角度理解逻辑回归

我们使用的是点估计法，然后使用的是极大似然估计，因为我们已经有了一组样本的观测值。当然，你也可以使用
机器学习之路·2019-12-07 09:01

机器学习笔记-02-线性回归和似然估计

本文我们讨论以下问题：线性回归及线性模型的定义利用最小二乘法估计线性模型参数似然函数和极大似然估计，后者和最小二乘法存在的关系梯度下降1.从一个实例说起假设我们有四个数据点：(1,6)、(2,5)、(3,7
胡涂笔记·2019-12-07 07:04

朴素贝叶斯估计

importnumpyasnpimportpandasaspdclassNaiveBayes():def__init__(self,lambda_):self.lambda_=lambda_#贝叶斯系数取0时，即为极大似然估计
sadamu0912·2019-11-30 18:18

图解极大似然估计

机器学习之数学之旅图解极大似然估计$(maximumlikelihoodestimationwith3Dvisualization)$极大似然估计**是神经网络和很多复杂模型得以优化求解的理论基础,我们今天来学习并试着深入理解极大似然估计的原理和推导
NYAIoT·2019-11-27 22:50

李航机器学习 | (7) 统计学习方法(第2版)笔记 --- 朴素贝叶斯习题与编程作业

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：2.用贝叶斯估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式：3.贝叶斯估计求解过程4.自编程实现朴素贝叶斯算法，对上述表格中的训练数据进行分类。"""
CoreJT·2019-11-21 22:32

参数估计

有距估计和极大似然估计。（2）区间估计（intervalestimate）在点估计基础上，给总体参数估计加上一个区间范围，该区间通常用样本统计值加估计误差决定。
BrooksLee100·2019-11-07 16:20

自然语言处理从小白到大白系列（5）多个角度彻底理解最大熵模型

文章目录1.最大熵模型初探1.1模型引入1.2特征函数2.最大熵模型和逻辑回归的瓜葛3.最大熵模型和条件随机场的绯闻4.最大熵模型和同母异父兄弟极大似然估计5.最大熵马尔科夫模型5.1隐马尔科夫模型的局限
Jamie_Wu·2019-10-20 15:37

文本分类（TFIDF/朴素贝叶斯分类器/TextRNN/TextCNN/TextRCNN/FastText/HAN）

目录简介TFIDF朴素贝叶斯分类器贝叶斯公式贝叶斯决策论的理解极大似然估计朴素贝叶斯分类器TextRNNTextCNNTextRCNNFastTextHANHighwayNetworks简介通常，进行文本分类的主要方法有三种
西多士NLP·2019-10-18 16:00

B-概率论-极大似然估计

目录极大似然估计一、最大似然原理二、极大似然估计三、似然函数四、极大似然函数估计值五、求解极大似然函数5.1未知参数只有一个5.2位置参数有多个5.3总结更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

极大似然估计

极大似然估计的原理，先用一张图片来说明总结起来，极大似然估计的目的：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。
大大大大芋圆·2019-10-16 12:00

理解频率派和贝叶斯派

频率派\(vs\)贝叶斯派一、前言在使用各种概率模型时，比如极大似然估计\(logP(X|\theta)\)，已经习惯这么写了，可是为什么这么写？
SpringC·2019-10-12 19:00

EM算法之不同的推导方法和自己的理解

对于简单的模型，根据极大似然估计的方法可以直接得到解析解；可以在具有隐变量的复杂模型中，用MLE很难直接得到解析解，此时EM算法就发挥作用了。
SpringC·2019-10-07 21:00

概率论的学习笔记

主要推导了一个公式即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。
向阳小木·2019-10-04 22:00

Chapter 9 EM算法

Em算法1.前言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,或极大后验概率估计.EM算法的每次迭代由两部分组成:E步,求期望,M步:求极大.所以这一算法被称为期望极大算法,简称EM
张先生-你好·2019-10-04 10:49

Apollo进阶课程㉖丨Apollo规划技术详解——Understand More on the MP Difficulty

重复直到收敛的步骤如下：E步骤：根据隐含数据的假设值，给出当前的参数的极大似然估计；M步骤：重新给出未知变量的期望估计，应用于缺失值。约
10点43·2019-09-16 22:57

贝叶斯估计和极大似然估计的区别

1如何求类条件概率密度：贝叶斯决策中关键便在于知道后验概率，那么问题便在于求解类条件概率密度。答案便是将类条件概率密度进行参数化。2最大似然估计和贝叶斯估计参数估计鉴于类条件概率密度难求，我们将其进行参数化，这样我们遍只需要对参数进行求解就行了，问题难度将大大降低。比如我们假设类条件概率密度p(x|w)是一个多元正太分布，那么我们就可以把问题从估计完全未知的概率目的p(x|w)转化曾估计参数：均值
368chen·2019-09-10 16:52

(最大期望)EM算法案例详解

二、EM算法原理要了解EM算法，就必须先了解极大似然估计，因为整个的EM算法的演算、推导，都是以极大似然估计为基础。2.
bb_bug·2019-09-08 08:18

极大似然估计原理

文章目录问题引出：重要前提：极大似然估计求解极大似然函数极大似然估计的例子总结问题引出：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：P(w∣x)=p(x∣w)p(w)p(x)\begin{
呆呆象呆呆·2019-09-06 15:27

统计学习方法学习笔记

经验风险最小化等价于极大似然估计。结构风险最小化是为了防止过拟合而提出的策略，加入了正则化。贝叶斯估计中的最大后验概率估计，是结构风险最小化的一个例子。
lennonmwy·2019-09-06 14:02

机器学习系列之极大似然估计（MLE）

核心在统计学中，极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）是用来估计模型参数的一种方法，就是利用已知样本的结果信息，反推出最有可能导致这样结果的模型参数值。
筱踏云·2019-09-04 11:58

GAN的理论 Theory behind GAN

——极大似然估计1.从P_data(x)中sample一些数据作为训练数据2.借助一个含有未知参数θ的分布P_G(x;θ)，想做的事情就是找出能够让P
王朝君BITer·2019-08-28 22:00

似然函数，极大似然估计（一文搞定，能用嘴说的不堆公式）

总体思想：已知结果，求概率密度函数输入：已知一个抽样样本的规律，一个存在未知量的概率密度函数输出：求得概率密度函数的未知量，获得分布规律例子：1000个胃癌患者中，抽出100人调查体重值，我们大概能用一个函数描述出概率密度函数和体重的关系，f(a,b,c)，但是我们不知道a，b，c，我们需要一种方法求a，b，c我们会说了，我们已经抽出了一个样本，我们可以直接求概率分布，用小样本代替整体的分布……是
三眼二郎·2019-08-27 15:37

【Machine Learning】回归分析之线性回归算法OLS

文章目录前言线性回归之回归算法OLS一、假设/原理二、经典例子三、建立模型四、完整求解思路4.1求解误差4.2误差分布假定4.3似然函数求权重参数4.3.1似然函数4.3.2似然估计本质4.3.3极大似然估计
贾继康·2019-08-19 20:16

深度学习—交叉熵

文章目录什么是交叉熵分类问题中的极大似然估计一直知道交叉熵用于分类任务的损失函数，但是一直没有细纠其中的原因，因此有了本篇博客什么是交叉熵在此之前，我们先来认识一下KL散度，假设有两个概率分布p(x),
菜到怀疑人生·2019-08-16 11:32

数据挖掘工具-weka代码解析之逻辑回归（极大似然估计）

1、公式推导逻辑回归中，最重要的公式推导就是将该问题转化为极大似然估计，然后求解，接着后面几个过程都实现了一些目的性的推导：极大似然估计函数：（1）这种连续相乘的表达式比较难求，可以两边取log，转化为相加的计算
ITIRONMAN·2019-08-12 18:27

线性回归和逻辑斯蒂回归 - 面试篇

模型的基本思想：用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化（只说这些肯定不够，糊弄不了面试官，下面才是重点）问：用极大似然估计最小二乘？
GreatXiang888·2019-08-11 21:38

你真的学懂了线性回归和logistic回归吗？——从指数族分布说起

如何求取的一点讨论2.4.用广义线性模型(GLM)来对问题进行建模的几个基本假设3.线性回归与普通最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）3.1.从指数族分布推导出线性回归模型3.2.从极大似然估计导出
lankuohsing·2019-08-11 16:06

手推LR及SVM

LR:LR的目标是最小化模型分布和经验分布之间的交叉熵，LR基于概率理论中的极大似然估计。
农夫三拳有點疼·2019-08-06 15:00

统计学习方法6—logistic回归和最大熵模型

logistic回归和最大熵模型1.logistic回归模型1.1logistic分布1.2二项logistic回归模型1.3模型参数估计2.最大熵模型2.1最大熵原理2.2最大熵模型2.3最大熵模型的学习3.极大似然估计
breezezz·2019-08-01 18:00

统计学习方法9—EM算法

1.极大似然估计  在概率模型中，若已知事件服从的分布或者其他概率模型的参数，那么我们可以通过计算得到某事
isstack·2019-07-09 20:19

统计学习方法9—EM算法

1.极大似然估计  在概率模型中，若已知事件服从的分布或者其他概率模型的参数，那么我们可以通过计算得到某事件发生的概率。
breezezz·2019-07-09 20:00

从logistic regression到利用softmax解决分类任务

文章目录LogisticRegression非线性函数的提出损失函数与极大似然估计的关系逻辑回归的参数更新softmax推导过程softmax函数的一些细节核心代码完整代码参考资料LogisticRegression
梅路艾姆#5122x·2019-07-09 16:26

逻辑回归 sigmod作用 三种多分类方式 softmax回归 onevsone onevsall 极大似然估计

还有就是从线性到非线性对于二分类任务，似然函数是整合之后的函数的累乘，例如档y=0时，如果预测值越接近于0,则最后的值会更大。所以如下图所说的是要求最大值。似然函数就是把一个batch中所有的样本数据的整合前以及整合后（带入y的值），整合是为了方便展示似然函数就是一个用来描述斯塔参数和x数据进行组合之后，求出的值与真实值之间误差大小的函数，一个关于斯塔的函数下面的xi指的是多个不同个体的数据其实就
Arthur-Ji·2019-07-08 23:56

朴素贝叶斯法的参数估计——极大似然估计及其Python实现

统计学习方法——朴素贝叶斯法原理1.朴素贝叶斯法的极大似然估计2.朴素贝叶斯极大似然学习及分类算法算法过程：2.Python实现defpriorProbability(labelList):#计算先验概率
乖乖的函数·2019-07-03 00:00
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