极大似然估计

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

机器学习笔试题目

回归可用于预测事件发生概率的大小B.Logistic回归的目标函数是最小化后验概率C.SVM的目标的结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合答案：B，Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法
北冥有小鱼·2018-07-09 16:43

笔记(总结)-神经语言模型和词向量

根据计算参数的不同方法，语言模型分为：统计语言模型：极大似然估计神经语言模型：神经网络预测神经语言模型可以看
ZSYGOOOD·2018-07-09 16:36

极大似然估计 —— Maximum Likelihood Estimation

1引入机器学习中，经常会遇到极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)这个名词，它的含义是什么？它能够解决什么问题？我们该如何理解并使用它？
hellozhxy·2018-07-04 20:44

EM算法及其应用（一）

EM算法及其应用（一）EM算法及其应用（二）：K-means与高斯混合模型EM算法是期望最大化(ExpectationMaximization)算法的简称，用于含有隐变量的情况下，概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计
massquantity·2018-07-04 18:00

机器学习(二)线性模型---LR

机器学习(二)线性模型—LR2.2LR 2.2.1基础 LR是一种二分类模型，属于线性模型的一种，是广义线性分类模型，采用极大似然估计，具有概率可解释性 条件概率：P(y=1|x)=σ(w⋅x)(14)
Dynomite·2018-06-30 17:57

机器学习知识点资料链接汇总

极大似然估计https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72787849梯度下降（GradientDescent）小结https://www.cnblogs.com
丁低调·2018-06-29 11:42

多元正态分布的极大似然估计

多元正态分布的极大似然估计1.一元正态分布的密度函数一元正态分布的密度函数表示为：f(x)=1(2π)σe−(x−μ)22σ2f(x)=\frac{1}{\sqrt{(2\pi)}\sigma}e^{-
Joyliness·2018-06-20 13:12

机器学习（二）——EM算法详解

算法概述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。举个例子：我们在已知样本数据的情况下，且已知数据是由n个高斯分布叠加而成的（先验知识），想知道具
master_cheng·2018-06-15 22:11

学习算法

1.1监督学习方法已知S个长度相同的观测序列和对应的状态序列，可以通过极大似然估计法。
个革马·2018-06-10 11:29

机器学习之十大经典算法（九）EM算法

EM算法一、EM算法简介：EM算法是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行MLE估计，是一种非常简单实用的学习算法。
AI专家·2018-06-09 14:01

从logistic回归到神经网络——理论与实践

1.logistic回归详解2.损失函数的选取2.1.最大化后验概率与极大似然估计3.梯度下降方法求解最优的参数ww和bb（一层神经网络）3.1.前向传播3.2.反向传播4.单层神经网络示例代码5.两层神经网络
lankuohsing·2018-06-06 11:43

李航-第5章决策树

经验熵和条件经验熵：当熵和条件熵中的概率由数据估计（特别是极大似然估计）得到时，所对
瘦长的丰一禾·2018-06-01 22:15

EM算法整理及其python实现

em-algorithm-and-its-generalization.html另外，参考李航老师的《统计学习方法》和周志华老师的《机器学习》如果概率模型的变量都是观测变量（数据中可见的变量），则可以直接用极大似然估计
brave_stone·2018-06-01 15:44

最大熵模型（三）

最大熵模型-极大似然估计最大熵模型（一）讲诉了最大熵原理以及最大熵模型定义，最大熵模型（二）讲诉了最大熵模型的学习及其公式推导，本篇讲诉最大熵模型的极大似然估计。
初沏的茶·2018-05-29 09:39

EM算法及算例详解

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
随遇而安_小强·2018-05-21 19:39

找工作之逻辑回归

线性回归模型损失函数最小二乘参数估计多元线性回归逻辑回归模型sigmoid函数极大似然估计损失函数梯度下降参考资料注：本博客定义为学习笔记，为本人通过一些材料和书籍整理而来，或许会有些许心得体会。
cluluxiu·2018-05-20 21:17

机器学习（二）——数理统计与参数估计

概率论：期望；方差；偏度；峰度；协方差；相关系数；独立相关性；数理统计：大数定理；切比雪夫不等式；矩估计；极大似然估计1、统计量概念1.1期望从感情上来讲就是预期的值，数值意义上来讲可以认为是概率加权下的
qq_41393570·2018-05-19 22:47

EM算法详解

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
jiajia_wu·2018-05-14 15:20

极大似然估计法的原理和方法

1、极大似然估计的理解与应用2、深入浅出最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）3、极大似然估计的原理和方法——强烈推荐，PPT其实讲的已经很清楚了4、极大似然估计详解
yeler082·2018-05-13 15:29

AI（003） - 笔记 - 第二周 - Logistic回归基本原理

笔记：Logistic回归基本原理1、Bernoulli(亮点分布，0-1分布)2、Logistic回归模型3、神经科学中的Logistic回归4、线性决策函数5、极大似然估计（损失函数）6、正则7、优化方法
沙沙的兔子·2018-05-12 21:51

机器学习必备数学知识

一、入门基础1.微积分（求导，极限，极值）例如传统的BP神经网络的训练算法实际上是基于复合函数求导的链式法则，又比如目前多数的监督学习训练算法都基于极大似然估计，而极大似然估计的求解往往涉及求导，求极值的内容
zhaocen_1230·2018-05-09 08:52

机器学习中的隐变量和隐变量模型

主要想讲讲机器学习中的隐变量，今天在推导EM算法，李航在统计学习方法中的EM引入中提到了隐变量的概念（latentvariable），他提到了如果我们的概率模型的变量都是观测到的变量，那么给定数据，我们就可以使用极大似然估计法
Ding_xiaofei·2018-05-05 16:55

机器学习中的隐变量和隐变量模型

主要想讲讲机器学习中的隐变量，今天在推导EM算法，李航在统计学习方法中的EM引入中提到了隐变量的概念（latentvariable），他提到了如果我们的概率模型的变量都是观测到的变量，那么给定数据，我们就可以使用极大似然估计法
Ding_xiaofei·2018-05-05 16:55

掌握机器学习数学基础之概率统计

条件概率，联合概率和全概率公式：边缘概率独立性和条件独立性期望、方差、协方差和相关系数常用概率分布贝叶斯及其应用中心极限定理极大似然估计概率论中的独立同分布?
weixin_30256505·2018-05-04 07:00

EM算法的公式详细推导

EM算法的推导一在进行EM算法公式推导之前，为了更好地理解，先来进行知识补充：1：极大似然估计在介绍极大似然估计之前，先来熟悉一下贝叶斯公式：极大似然估计的目的是：利用已知样本结果，反推最有可能（最大概率
luyong8190·2018-04-27 13:56

周志华机器学习西瓜书学习笔记——第七章 贝叶斯分类器

第七章贝叶斯分类器Contents7.1贝叶斯决策论7.2极大似然估计7.3朴素贝叶斯分类器7.4半朴素贝叶斯分类器7.5贝叶斯网7.6EM算法 7.1贝叶斯决策论l 针对分类任务，相关概率已知，基于这些先验概率与误判损失来选择最优类别
personae·2018-04-26 00:00

似然估计

，模型中的参数未知，我们获得一组样本，根据分布模型，可以知道每个样本的概率密度，将所有的概率密度函数链式相乘，得到似然函数，似然函数表示得到这一组样本的概率函数，将似然函数最大化，就可以获得估计参数，极大似然估计有两个非常重要的性质
AIexplorer·2018-04-23 09:03

机器学习算法——EM算法

他就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，或极大后验概率估计法(将求已知量P（Y|θ）转换为求隐变量P（Y|Z,θ）P（Z|θ）的过程）E步：利用当前估计的参数值，求出在该参数下隐含变量的条件概率值
爱学习的影峰·2018-04-19 15:49

离群点检测

1.统计学方法（基于正态分布的离群点检测）：正态分布：112π√σexp{−(x−μ)22σ2}比如某个特征的数据满足正态分布我们用样本（也就是极大似然估计得方法）求出μ,σμ=1nΣni=1xiσ2=
LLM666Coder·2018-04-16 18:27

统计学习方法之EM算法及其推广

如果概率模型的变量都是观测变量（数据中可见的变量），则可以直接用极大似然估计，或者用贝叶斯估计模型参数。但是，当模型含有
fan_fan_feng·2018-04-14 15:10

极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate Method）

#定义极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称最大概似估计或最大似然估计：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样的结果的参数值。
MadJieJie·2018-04-13 11:41

深度剖析贝叶斯分类器

条件概率和全概率全概率公式客观概率与主观概率贝叶斯分析先验概率后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器思路与方法朴素贝叶斯的原理贝叶斯极大似然参数估计贝叶斯估计贝叶斯应用条件概率和全概率条件概率描述的是事件
逗逗军001·2018-04-11 21:14

机器学习（16）——EM算法

算法思想：含有隐变量的极大似然估计我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。
飘涯·2018-04-07 21:30

线性回归之数学原理解析

主要内容：1.模型数学表达式2.模型目标函数3.求模型参数极大似然估计（MLE）贝叶斯最大后验估计（MAP）1.模型公式：y=wx+b从一维到n维：h_{\theta}(x)=\sum_{i=0}^{x
一个程序员的自我修炼·2018-04-05 12:24

机器学习笔记（四） 极大似然估计

零、写在前面参考资料：《机器学习》周志华斯坦福CS229吴恩达一、贝叶斯决策论贝叶斯分类器显然是用于分类问题的，是一种监督学习的模型。最核心的过程是这样的：在训练过程中，分类器要根据训练集中的好多好多组x（各个特征）和y（类别）学会做这样一件事：对于没见过的样本，能根据它的各个特征计算出他属于各个类别的概率。继而在应用时，选择概率最高的那个样本作为输出结果。其中“根据它的各个特征（x）计算出他属于
weixin_41405111·2018-03-29 10:14

极大似然估计思想的最简单解释

极大似然估计法的理解可以从三个角度入手，一个是整体性的思想，然后两个分别是离散状态的极大似然估计和连续状态的极大似然估计的简单例子。
class_brick·2018-03-28 00:00

贝叶斯估计中极大似然估计、拉普拉斯平滑定理以及M-估计

英文原文链接：http://www.temida.si/~bojan/probability_estimation.php原文：Probabilityestimation1IntroductionLetusassumethatinanexperimentwehaveconductednindependenttrials,ofwhichtherearersuccesses.Therestofthet
IT界的小小小学生·2018-03-27 15:33

统计学习方法（九）EM算法及其推广

9.1.1EM算法9.1.2EM算法的导出9.1.3EM算法在非监督学习中的应用9.2EM算法的收敛性第九章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
呆呆的猫·2018-03-26 20:20

机器学习实战 EM算法 python3实现

1.算法原理EM算法是Dempster,Laind,Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行MLE估计，是一种非常简单实用的学习算法。
Sisyphus.·2018-03-25 16:11

极大似然估计&最小二乘

最大似然估计似然函数：这个函数反应的是在不同的参数θ取值下，取得当前这个样本集的可能性，因此称为参数θ相对于样本集X的似然函数。最大似然估计：现在已经拿到了很多个样本（你的数据集中所有因变量），这些样本值已经实现，最大似然估计就是去找到那个（组）参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。因为你手头上的样本已经实现了，其发生概率最大才符合逻辑。这时是求样本所有观测的联合概率最大化，是个连乘积
闫阿佳·2018-03-15 10:01

EM算法及对GMM的参数估计（EM算法的R实现 vs R mclust包）

EM算法与高斯混合模型（GMM）EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，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。
Joyliness·2018-03-10 01:25

大话MLE和MAP、损失和正则

学过概率与统计的人，应该就是极大似然估计MLE，该方法假设要估计的参数为常数，从而求解最大似然函数问题，得到最优参数。
海街diary·2018-03-05 19:02

人工智能-线性回归与逻辑回归

1.求解线性回归方法1）极大似然估计2）最小二层a.直接计算：求导，解方程组。b.迭代法：梯度下降/牛顿法
Hahafly1234·2018-03-04 11:42

python机器学习案例系列教程——极大似然估计、EM算法

全栈工程师开发手册（作者：栾鹏）python数据挖掘系列教程极大似然极大似然（MaximumLikelihood）估计为用于已知模型的参数估计的统计学方法。也就是求使得似然函数最大的代估参数的值。而似然函数就是如果参数已知则已出现样本出现的概率。比如，我们想了解抛硬币是正面（head）的概率分布θθ；那么可以通过最大似然估计方法求得。θ^=argmaxxl(θ)=argmaxxθ8(1−θ)2θ^
数据架构师·2018-02-27 15:57

机器学习入门之《统计学习方法》笔记——朴素贝叶斯法

目录朴素贝叶斯法参数估计极大似然估计学习与分类算法算法朴素贝叶斯算法贝叶斯估计小结参考文章朴素贝叶斯法  设输入空间X⊆RnX⊆Rn为nn维向量的集合，输出空间为类标记集合Y={c1,c2,...,cK
Quanfita·2018-02-21 19:58

SLAM学习：相机标定（张氏标定）及opencv应用

具体的张氏标定过程参考1(获得初值)：http://blog.csdn.net/PINBODEXIAOZHU/article/details/43373247参考2（极大似然估计）：http://blog.csdn.net
ChouPiJang·2018-02-20 10:46

SLAM学习：相机标定（张氏标定）及opencv应用

具体的张氏标定过程参考1(获得初值)：http://blog.csdn.net/PINBODEXIAOZHU/article/details/43373247参考2（极大似然估计）：http://blog.csdn.net
ChouPiJang·2018-02-20 10:46
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