极大似然估计

记录：EM 算法估计混合高斯模型参数

当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时，使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数。此时需要利用优化的极大似然估计：EM算法。在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数。
买白菜不用券·2019-01-01 15:00

机器学习笔记11-EM算法及其推广

机器学习笔记11-EM算法及其推广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。
飞翔的雨鱼·2018-12-27 23:53

EM算法：从极大似然估计导出EM算法（还算通俗易懂）

这里结合七月里面一个博士讲的与自己的理解来写出从极大似然估计推出EM算法好了。1、隐变量与概率模型参数EM算法：概率
成都往右·2018-12-27 20:37

机器学习之极大似然估计详解

文章目录前言极大似然原理极大似然估计极大似然估计的应用及推导推导联合概率是什么求极大似然估计值$\hat\theta$的一般步骤前言极大似然估计在机器学习中很多模型都会用到，理解了极大似然估计对后面学习机器学习有很大帮助
荒野雄兵·2018-12-27 17:56

极大似然估计（MLE）

一、原理极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的一种方法。
Di_Wong·2018-12-27 15:49

极大似然估计（MLE）

一、原理极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的一种方法。
Di_Wong·2018-12-27 15:49

EM

概述EM算法迭代地通过E步和M步求解含隐变量的模型的参数，可以使用极大似然估计法，也可以使用贝叶斯估计法。
BigPeter·2018-12-22 13:13

机器学习-EM算法

1.EM算法1.1作用EM算法是用来求解带隐藏因子的概率模型的极大似然估计，通过杰森不等式将包含求和的对数似然函数转化为乘积形式，从而得到一个简便表达式。
wenffe·2018-12-21 16:46

极大似然估计（MLE）

上一篇文章我们已经了解了似然函数是什么，但怎么去把里面的θθθ给求出来是个更加关键的问题。这篇我们将来探讨下这个问题。还是先举一个例子，假设有一个造币厂生产某种硬币，现在我们拿到了一枚这种硬币，想试试这硬币是不是均匀的。即想知道抛这枚硬币，正反面出现的概率（记为θθθ）各是多少？这是一个统计问题，回想一下，解决统计问题需要什么？数据！于是我们拿这枚硬币抛了10次，得到的数据x0x_0x0是：反正正
_寒潭雁影·2018-12-18 22:01

机器学习之逻辑回归原理

为了更好地理解本篇文章，建议读者优先阅读leboop整理的《机器学习之矩阵微积分及其性质》、《机器学习之线性回归公式推导》和《机器学习之线性回归极大似然估计法》。
leboop·2018-12-16 23:42

贝叶斯参数估计与极大似然估计和EM算法关系

极大似然估计与贝叶斯参数估计及EM算法首先对问题进行抽象：对于一个具体的问题：P(θ|X)和P(X|θ)前一个为贝叶斯后验概率，后一个为似然函数。
秋名鱼酱·2018-12-15 11:30

01 EM算法 - 大纲 - 最大似然估计(MLE)、贝叶斯算法估计、最大后验概率估计(MAP)

即当极大似然估计无法解决某些问题的
白尔摩斯·2018-12-12 19:45

极大似然估计和最大熵模型

极大似然估计极大似然估计是建立在极大似然基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如若有若干个可能的结果A,B,C,...,若在一次试验中，A出现了，那么可以认为试验条件对A的出现有利
FSilverBullet·2018-12-07 23:12

【集合】EM估计算法 极大似然估计

概率知识简单回顾：贝叶斯&似然&最大似然估计最大似然：zouxy09的博客：从最大似然到EM算法浅解EM算法：形象理解EM算法：知乎·史兴的回答：怎么通俗易懂地解释EM算法并且举个例子?理解EM算法：论文：Do,C.B.,&Batzoglou,S.(2008).Whatistheexpectationmaximizationalgorithm?.Naturebiotechnology,26(8),
Min220·2018-11-30 10:58

机器学习：《统计学习方法》笔记（三）—— EM算法

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或极大后验估计。当概率模型含有隐含变量时，就需要用EM算法来估计参数了。
另一个我竟然存在·2018-11-28 15:34

机器学习学习笔记之二——大数定律、中心极限定理以及极大似然估计理解与用法

极大似然估计法常常出现在机器学习算法的推导过程中，其使用场景或者说功能正是：以已有样本、已有公式去估计参数，最大可能的那个参数。这样来理解，极大似然估计法其实和机器学习算法的目标都是一样的。
落在地上的乐乐·2018-11-26 11:50

EM算法推导及其收敛性证明

EM算法简介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算法的每次迭代分为两步：E步，求期望；M步，求极大。
JN_rainbow·2018-11-22 13:22

正态分布（高斯分布）

TableofContents正态分布概要历史正态分布的定义概率密度函数累积分布函数生成函数性质动差或矩（moment）中心极限定理无限可分性稳定性标准偏差相关分布参量估计参数的极大似然估计计量误差参考文献正态分布正态分布
hhaowang·2018-11-09 15:21

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)：
Python798·2018-11-08 09:37

EM算法

EM算法是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法。一、三硬币模型  假设有3枚硬币，分别记作。这些硬币正面出现的概率分别是。
阿ashang·2018-11-06 21:24

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·2018-10-31 11:44

Chapter 09 Mixture Models and EM

Chapter09MixtureModelsandEM本章《PRML》主要介绍的概念是期望最大化算法(ExpectationMaximizationAlgorithm,EM)，该方法主要用于含有隐变量(latentvariable)的概率模型参数的极大似然估计
zhoudinglive·2018-10-29 22:01

统计学习方法笔记9—EM算法1

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。每次迭代分两部：E步求期望，M步求极大9.1EM算法的引入概率模型既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量。
DMU_lzq1996·2018-10-25 19:55

统计学习方法笔记9—EM算法1

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。每次迭代分两部：E步求期望，M步求极大9.1EM算法的引入概率模型既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量。
DMU_lzq1996·2018-10-25 19:55

最大期望算法 （EM算法）

yahokuma/p/3794905.html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
机尾云拉长·2018-10-21 16:05

WGAN(wasserstein GAN)

论文使用极大似然估计的理论来解释，使用一个分布来近似真实分布，并通过最小化连个分布之间的KL散度来求解。
奔跑的林小川·2018-10-18 16:31

逻辑回归损失函数推导及求导

且必须线性可分损失函数逻辑回归的公式为：h(x)=11+e−(wTx+b)h(x)=\frac{1}{1+e^{-(w^Tx+b)}}h(x)=1+e−(wTx+b)1假设有N个样本，样本的标签只有0和1两类，可以用极大似然估计法估计模型参
sbill-fu·2018-10-16 20:25

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。
SoWhat1412·2018-10-14 17:00

机器学习总结之----2.逻辑回归

文章目录什么是逻辑回归逻辑回归的代价函数极大似然估计利用梯度下降法求参数我也只是在学习的过程中，相当于自己理解推导一遍做个笔记，参考了别人很多东西，文末有相关链接。
GreatXiang888·2018-10-14 11:28

概率密度函数的估计

极大似然估计极大似然估计属于一种典型的参数估计法。在最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)中，我们做以下基本假设：待估计
Dmoll·2018-10-09 20:20

[DeepBayes2018]Day 1, practical session 2. Bayesian reasoning

问题二多项式分布的极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate）多项式分布与二项分布的不同在于它一次实验是存在多种可能结果的，二项分布只存在两种可能结果。
被遗忘的时刻·2018-10-08 14:55

机器学习算法-线性回归

机器学习算法-线性回归一.理论基础1.1凸函数1.2线性1.3极大似然估计二.线性回归模型（目标函数）2.1线性回归定义2.2线性回归模型三.代价函数求解3.1定义代价函数的方法3.1.1最小二乘法3.1.2
可妮nancy·2018-10-08 13:11

统计学习方法第四章课后习题（转载+重新排版+自己解读）

4.1用极大似然估计法推导朴素贝叶斯法中的先验概率估计公式(4.8)和条件概率估计公式(4.9)首先是(4.8)P(Y=ck)=∑i=1NI(yi=ck)NP({Y=c_k})=\frac{\sum_{
李固言·2018-10-03 19:29

李航第一章课后习题答案

假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果，假定事件为A，其中“有k次实验”的数值结果为1（这里不是概率值），这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计事件A=1的概率。注意：这里的n和k都是常数。
李固言·2018-10-02 19:24

机器学习-极大似然估计

极大似然估计方法在机器学习中用的非常多，是一个必须要掌握的知识点。在周志华《机器学习》中这一章讲的较为简略，以下我将用简单的例子解释下极大似然估计。极大似然估计是什么意思？
Meanlay·2018-09-29 20:06

统计学习笔记6—逻辑斯谛回归与最大熵模型

则逻辑斯谛回归的几率为：6.1.3模型参数估计模型参数w估计：极大似然估计求解过程：6.1.4多项逻辑斯谛回归6.2最大熵模型6.2.1最大熵原理鸡蛋篮子原理：在信息未知的条件下，等可能概率，即熵最大。
DMU_lzq1996·2018-09-24 11:05

【机器学习】EM算法

前言EMEM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。
Daycym·2018-09-15 15:28

概率：矩估计与极大似然估计

2.极大似然估计想法：取得的样本是最可能发生的。所以对于离散型，我取了n次，得到了这样的一组样本，这
Obj_Arr·2018-09-14 19:05

回归与logistic regression

参考：7月算法——邹博关于回归的讲义1:线性回归线性回归是求一个参数theata，去拟合大部分样本，线性回归表达式：2：用极大似然估计解释最小二乘法：函数值可以写为：表示误差，根据中心极限定理，是独立同分布的
Dawei_01·2018-09-13 16:25

机器学习算法——逻辑回归

接下来就是利用极大似然估计来推导出目标函数了跟线性回归一样，取对
MonkyK·2018-09-10 21:44

EM算法浅析(二)-算法初探

EM算法浅析，我准备写一个系列的文章：EM算法浅析(一)-问题引出EM算法浅析(二)-算法初探一、EM算法简介在EM算法之一--问题引出中我们介绍了硬币的问题，给出了模型的目标函数，提到了这种含隐变量的极大似然估计要用
蒙面的普罗米修斯·2018-08-27 22:00

李航的十种统计学习方法总结

种统计学习方法总结方法适用问题模型特点模型类型学习策略学习的损失函数学习算法感知机二分类分离超平面判别模型极小化误分点到超平面距离误分点到超平面距离随机梯度下降k近邻多分类、回归特征空间、样本点判别模型K-NN不具有显式的学习过程朴素贝叶斯法多分类特征与类别的联合概率分布、条件独立假设生成模型极大似然估计
GladyoUcaMe·2018-08-13 23:45

什么是极大似然估计？

导语统计学中，我们经常能听到极大似然估计，或者最大似然估计，它是一种参数估计方法。在机器学习中，逻辑回归就是基于极大似然估计来计算的损失函数。那么，如何直观理解极大似然估计？
对半独白·2018-08-12 19:30

Maximum Likelihood Estimation极大似然估计

WelcomeToMyBlog贝叶斯公式现通过分类问题解释贝叶斯公式:1.pngP(c)是类别c的先验(prior)概率P(x|c)是似然概率(likelihoodprobability),或者说是样本x相对于类别c的类条件概率(class-conditionalprobability)P(x)是用于归一化的证据(evidence)因子,通过全概率公式将P(x)展开,即上式第二个等号右边分母,固定
LittleSasuke·2018-08-08 10:35

【机器学习】贝叶斯线性回归（最大后验估计+高斯先验）

引言如果要将极大似然估计应用到线性回归模型中，模型的复杂度会被两个因素所控制：基函数的数目（的维数）和样本的数目。
zhaosarsa·2018-08-07 23:20

机器学习笔记：EM算法

非监督学习；迭代算法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。每次迭代两步：E步，
十里倾诚·2018-07-26 16:01

【CV】张正友标定法

算法原理整体流程图内外参公式推导畸变系数求解精度优化Ref算法原理整体流程图CreatedwithRaphaël2.1.2打印一张模板并贴在一个平面上从不同角度拍摄若干张模板图像检测出图像中的特征点求解理想无畸变情况下的摄像机的内参数和外参数并用极大似然估计提升精度应用最小二乘求出实际的径向畸变系数综合内参
鹅城惊喜师爷·2018-07-19 16:21

牛顿法在机器学习中的运用

理解极大似然估计计
sakura小樱·2018-07-12 20:25

机器学习(七)EM算法

机器学习(七)EM算法7.1EM已知X为观测变量，Z为隐变量，θθ为模型参数，欲对θθ做极大似然估计LL(θ|X,Z)=lnP(X,Z|θ)(7.1.1)(7.1.1)LL(θ|X,Z)=lnP(X,Z
Dynomite·2018-07-11 22:54

机器学习(七)EM算法

机器学习(七)EM算法7.1EM已知X为观测变量，Z为隐变量，θθ为模型参数，欲对θθ做极大似然估计LL(θ|X,Z)=lnP(X,Z|θ)(7.1.1)(7.1.1)LL(θ|X,Z)=lnP(X,Z
Dynomite·2018-07-11 22:54
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