极大似然估计

极大似然估计和最大似然估计定义

最近看朴素贝叶斯法，发现有关于极大似然估计部分，网上找了好久，感觉也都说不清。然后还有个最大似然估计，最要命的是我发现还有人专门对两者区别做了论述。
z2539329562·2018-01-28 18:39

简单理解极大似然估计MLE

简单理解极大似然估计（MLE）基本思想使数据集中数据出现的概率（似然）最大举例描述假设某一个新闻文档数据集下有体育、财经、游戏等分类，已知体育类下的所有文档中“篮球“一词出现了100次（可以统计得出，此处为了方便表示取成
杨瘦锅·2018-01-21 21:55

模式识别学习笔记（3）——高斯概率密度

半参数法：GM通过解析求解；期望最大化是极大似然估计的特例，多次迭代才能求得高斯密度函数牢记密度函数公式！！！
Carol__Deng·2018-01-13 14:39

统计学习方法第四章朴素贝叶斯的贝叶斯估计，例题4.2代码实践

统计学习方法第四章朴素贝叶斯的贝叶斯估计，例题4.2代码实践（如需要查看极大似然估计的算法请看我的另一篇文章http://blog.csdn.net/grinandbearit/article/details
GrinAndBearIt·2018-01-12 16:20

统计学习方法第四章极大似然估计的朴素贝叶斯分类方法例题4.1代码实践

统计学习方法第四章极大似然估计的朴素贝叶斯分类方法例题4.1代码实践（需要查看贝叶斯估计的可以查看我的另一篇文章http://blog.csdn.net/grinandbearit/article/details
GrinAndBearIt·2018-01-12 14:36

Logistic 回归的三个视角（极大似然估计/熵/形式化损失函数）

介绍Logistic的基本形式：需要明确的概念：逻辑回归解决的不是回归的问题，而是分类的问题逻辑回归是线性模型，其中sigmoid函数只是非线性激活函数极大似然视角下的Logistic极大似然与伯努利分布假设x,y∼B(±1,p)考虑一个二分类问题：f(x)→{+1,−1}：其极大化条件似然估计：转化成负对数似然损失函数：Loss(w)=1N∑i=1Nln(1+exp(−yif(xi,w)))（损
Leo_Xu06·2018-01-04 16:17

极大似然估计 极大后验估计 贝叶斯估计 最小二乘法

极大似然估计极大后验估计贝叶斯估计最小二乘法1极大似然估计极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)/最大似然估计/最大概似估计是一种参数估计方法，即已知样本估计出模型的参数
luxiaohai的学习专栏·2018-01-04 11:20

高斯混合模型（GMM）和EM算法

EM算法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。每一次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximazation）。
飞翔的蓝鲸·2018-01-03 22:10

【简析】极大似然估计与最小二乘

极大似然估计：在已知样本和给定概率分布模型的基础上，估计概率分布模型的参数，并使得在该参数下，生成这个已知样本的可能性最大的方法。最大似然估计就是去找参数估计值，使得已经观察到的样本值发生概率最大。
ChenVast·2018-01-03 11:04

最大似然估计(MadTurtle)

（这里的参数θ可以参照后面极大似然估计中的参数未知
lzzdflg·2017-12-26 19:35

python编写朴素贝叶斯用于文本分类

具体的，根据训练数据集，学习先验概率的极大似然估计分布以及条件概率为Xl表示第l个特征，由于特征条件独立的假设，可得条件概率的极大似然估计为根据贝叶斯定理则由上式可以得到条件概率P(Y=ck|X=x
开贰锤·2017-12-21 10:32

面试算法（一）—朴素贝叶斯

朴素贝叶斯先大致过一遍最近看的朴素贝叶斯内容，李航的书先讲什么是先验概率、条件概率和后验概率；朴素贝叶斯的朴素是因为假设了特征条件独立，这样减少了大量的参数计算；而后介绍了如何由贝叶斯公式推出朴素贝叶斯的分类原理，主要在计算参数时候运用了极大似然估计
dinkwad·2017-12-19 14:46

机器学习理论 || EM算法

1、定义EM算法是求解含有隐变量概率模型的极大似然估计(或极大后验概率)的迭代方法。
Clytze_yy·2017-12-18 11:42

朴素贝叶斯算法与贝叶斯估计

比如极大似然估计(Maximumlikelihoodestimation)，极大后验概率估计(Maximumaposterioriestimation)，先验概率(Priorprobability)，后验概率
空字符·2017-12-14 21:09

一句话比较EM与最大似然估计

阅读更多EM与极大似然估计都是求解模型参数θ,使采样出现的可能性最大,并且EM依赖于极大似然估计.EM是在抽样有隐含未知的属性,比如西瓜的根蒂脱落,无法统计到根蒂的形状.EM求解的方法需要迭代下去:1)
flyfoxs·2017-12-06 23:00

机器学习算法之MLE && MAP（转）

极大似然估计（MLE）最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。
冰鋒·2017-12-06 04:51

【机器学习】作业6-EM算法

未观测变量学名“隐变量”，令X为以观测变量集，Z表示隐变量，Θ表示模型参数，如果要对Θ做极大似然估计，即求MAX：LL(Θ|X,Z)=lnP(X,Z|Θ)Z为隐变量，上式无法直接求解.此时我们可以通过计
伟大的蚊子·2017-12-03 12:07

KL散度与极大似然

极大似然估计是一种概率论在统计学中的应用，建立在极大似然原理的基础上，极大似然原理的直观解释是：一个随机试验如有若干个可能的结果A、B、C、…，若在一次试验中，结果A出现，则一般认为试验条件对A出现有利
ccbka·2017-11-23 23:35

浅议极大似然估计（MLE）背后的思想原理

1.概率思想与归纳思想0x1：归纳推理思想所谓归纳推理思想，即是由某类事物的部分对象具有某些特征，推出该类事物的全部对象都具有这些特征的推理。抽象地来说，由个别事实概括出一般结论的推理称为归纳推理（简称归纳），它是推理的一种例如：直角三角形内角和是180度；锐角三角形内角和是180度；钝角三角形内角和是180度；直角三角形，锐角三角形和钝角三角形是全部的三角形；所以，一切三角形内角和都是180度。
郑瀚Andrew.Hann·2017-11-19 11:00

极大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）

1.极大似然估计给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参数，即“模型已知，参数未知”。
丢你老母·2017-11-16 17:22

极大似然估计（MLE)

基本思想模型已定，参数未知根据已存在的样本，挑选（求出）能让样本以最大概率发生的参数极大似然估计和最小二乘法最大区别之一极大似然需要知道概率密度函数（离散型叫分布律）若总体X属离散型，其分布律的形式是已知
littlepai·2017-11-15 16:00

【Machine learning】参数估计（个人通俗理解）

两个类型的估计：1.点估计2.区间估计1.点估计包括矩估计和极大似然估计1）矩估计：用样本矩去估计总体矩这里就可以用样本一阶矩（均值）估计整体一阶矩（均值），样本二阶中心矩估计（方差）整体二阶中心距（方差
潮汐止处·2017-11-10 18:28

【机器学习笔记】EM算法及其应用

极大似然估计考虑一个高斯分布\(p(\mathbf{x}\mid{\theta})\)，其中\(\theta=(\mu,\Sigma)\)。
weixin_30852367·2017-11-05 00:00

误差与最大似然估计的个人理解

本文是我17年在学习过程中，根据心得写下的感受，其实有不少地方写的不够全面，强烈推荐我最近写的一篇文章，里面有更加全面的对概率、似然、极大似然估计以及对数似然的分析，欢迎点击这里查看。
jho9o5·2017-11-03 23:48

机器学习入门算法及其java实现-EM(Expectation Maxium)算法

1、算法基本原理：EM算法一般用于存在隐变量或潜在变量的概率模型，可以算是一种含有隐的概率模型参数的极大似然估计法；假设θ为模型的参数，为模型的观测数据，γ模型中存在的隐藏变量，EM算法的是通过最大化观测数据
fre0sty·2017-10-18 15:26

机器学习实战-5Logistic回归

几个关键词：逻辑回归、极大似然估计、激活函数参考书籍：西瓜书P54,《统计学习方法》P77回归和分类的区别回归是一种连续变量的预测，比如函数拟合，股票线等，人的年龄。
随风而醒·2017-10-17 00:00

logistic回归与正则化

平方损失一般用于回归，假设误差项服从高斯分布，有极大似然估计可推出平方损失函数。
LY_ysys629·2017-10-02 17:48

最小二乘法与极大似然估计的区别

最小二乘法基本思想简单地说，最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近（在古汉语中“平方”称为“二乘”），“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小最小二乘的作用用于得到回归方程的参数的一个最优估值。在统计学上，该估值可以很好的拟合训练样本。并且对于新的输入样本，当有了参数估值后，带入公式可以得到
tony2278·2017-10-02 09:01

噪声对比估计的神经语言模型

NoiseContrastiveEstimation)，在NLP领域首次应用NCE就是这篇文章了Afastandsimplealgorithmfortrainingneuralprobabilisticlanguagemodels简介以极大似然估计为目标的神经语言模型
haimizhao·2017-09-19 14:14

《统计学习方法》笔记三

EM含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法或者极大似然后验概率估计EM算法本质EM算法高斯混合模型：顾名思义，高斯，混合算法EM迭代：提升下界逼近全局最优GEMCOMMENTS隐马尔科夫隐马尔科夫基本概念核心
TheOneAc1·2017-09-16 20:54

《统计学习方法》笔记二

逻辑回归与最大墒逻辑回归logistic分布logistic回归模型逻辑回归中输出是输出的线性函数多项logistic回归最大墒模型最大墒模型的最优化函数拉格朗日转化最大化过程的等价于最大熵模型的极大似然估计最优化算法
TheOneAc1·2017-09-10 16:09

《统计学习方法》李航_学习笔记_第4章_朴素贝叶斯

朴素贝叶斯文章目录朴素贝叶斯1朴素贝叶斯法的学习与分类1.1基本方法1.2后验概率最大化的含义2朴素贝叶斯法的参数估计2.0参数估计数目2.1极大似然估计2.2贝叶斯估计2.3学习与分类算法思考代码实现
猫哆哩o0·2017-09-09 16:31

EM（期望最大）算法详解(上)

EM算法(TheExpectation-MaximizationAlgorithm)实质是对含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。
Big_Din·2017-09-06 20:01

逻辑回归：损失函数与梯度下降

1sigmoid函数2极大似然估计MLE与损失函数3梯度下降4另一种形式的损失函数及其梯度1.1sigmoid函数由于二分类结果是1或者0，这与数学的阶跃函数很类似，但是阶跃函数在x=0的位置会发生突变
jediael_lu·2017-09-05 15:04

crf的意义

转载地址：http://blog.csdn.net/xueyingxue001/article/details/51499087学习方法条件随机场模型实际上是定义在时序数据上的对数线性模型，其学习方法包括极大似然估计和正则化的极大似然估计
此间_沐自礼·2017-09-03 19:04

点击率预测算法：FTRL

文章目录1、逻辑回归1.1sigmoid函数1.2极大似然估计MLE与损失函数1.3梯度下降1.4另一种形式的损失函数及其梯度2、FOBOS与RDA2.1FOBOS基本原理2.2L1-FOBOS2.3RDA
jediael_lu·2017-09-01 14:00

OPENCV EM算法详解和JAVA实现

1EM算法是一种迭代算法，主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计，广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完全数据的统计推断问题。
残诗·2017-08-23 23:56

DeepLearning学习笔记——极大似然估计

极大似然估计就可以帮我们从参数空间中选择参数，使该参数
hustqb·2017-08-14 19:47

逻辑回归(logistic regression)的本质——极大似然估计

前言逻辑回归是分类当中极为常用的手段，因此，掌握其内在原理是非常必要的。我会争取在本文中尽可能简明地展现逻辑回归(logisticregression)的整个推导过程。什么是逻辑回归逻辑回归在某些书中也被称为对数几率回归，明明被叫做回归，却用在了分类问题上，我个人认为这是因为逻辑回归用了和回归类似的方法来解决了分类问题。假设有一个二分类问题，输出为y∈{0,1}y∈{0,1}，而线性回归模型产生的
zjuPeco·2017-08-14 19:24

极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的先验概率估计公式

统计学方法P53-4.1令参数P(Y=ck)=θk，其中k∈{1,2..K}。那么随机变量Y的概率可以用参数来表示为一个紧凑的形式P(Y)=∑k=1KθkI(Y=ck)I是指示函数Y=ck成立时，I=1；否则I=0。极大似然函数L(θk;y1,y2..yN)=∏i=1NP(yi)=∏k=1KθNkk，其中N为样本总数，Nk为样本中Y=ck的样本数目取对数得到l(θk)=ln(L(θ))=∑k=1K
SmartDazhi·2017-07-24 00:00

机器学习之概率与统计推断-AI100-专题视频课程

概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数（CDF／pdf）、常用概率分布及其均值、方差；统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计，估计的评价、偏差-
AI100·2017-07-22 11:42

极大似然估计

极大似然估计,MaximumLikelihoodEstimation,MLE.wikipedia思想它是这样一种思想:假设拿到的样本服从某种分布律,估计分布律中的参数,使得观测样本序列发生的概率最大.换种说法就是
yichudu·2017-07-19 11:46

最大似然估计算法（极大似然估计算法）

写的很通俗易懂…….最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差。最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设，就是所有的采样
CLHugh·2017-07-10 15:17

最大似然估计算法（极大似然估计算法）

写的很通俗易懂…….最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差。最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设，就是所有的采样
CLHugh·2017-07-10 15:17

对极大似然估计的理解

我们平时做图像的目标检测也好，做大数据精准推荐也好，说到底就是做个分类，来一个数据，判断一下它的类别，该是谁的给谁。假设有K个类别｛C1,C2,...,Ck｝，来一条数据x，它属于K个类别的概率分别记为P(C1|x),P(C2|x),...,P(Ck,|x),当然，x只能属于这K个类别中的一个，假设x属于C3,只有当你算出来的P(C3|x)比其他的都高才能正确分类。若存在一个分类准则h(x)，使得
starxhong·2017-07-02 00:00

python+HMM之维特比解码

即用极大似然估计的方法估计参数。（3）预测问题，也称
永永夜·2017-06-28 13:13

《统计学习方法》第1章 课后题答案

1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。
Silver-·2017-06-27 00:49

生成对抗网络GAN的数学公式的前因后果

BasicIdeaofGANGeneratorGG是一个生成器，给定先验分布Pprior(z)我们希望得到生成分布PG(x)，这里很难通过极大似然估计得到结果DiscriminatorDD是一个函数，来衡量
白话先生·2017-06-26 16:22

《统计学习方法》第4章 课后题答案

4.1用极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式(4.8)及公式(4.9)证明：题干中要推导的两个公式分别如下：P(Y−ck)=∑Ni=1I(yi=ck)N,k=1,2,…,KP(X(j)=ajl
Silver-·2017-06-18 00:29

回归算法（理论）----------机器学习系列（一）

后面延伸的是**Logistic回归**，是分类问题的首选算法，用到的工具有：**梯度下降算法**和**极大似然估计**。下面将对这些概念做详细解
河南骏·2017-06-13 14:21
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