极大似然估计

逻辑回归(logistic regression)part1统计学相关，最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）与逻辑回归的计算原理

由此引入一个概念，最大似然法（Maximumlikelihoodmethod）极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估
丰。。·2023-08-23 08:16

第7章：贝叶斯分类器

贝叶斯决策论贝叶斯分类器：使用贝叶斯公式贝叶斯学习：使用分布估计（不同于频率主义的点估计）极大似然估计朴素贝叶斯分类半朴素贝叶斯条件独立性假设，在现实生活中往往很难成立。
why151·2023-08-23 06:16

极大似然估计和最大后验概率

参考这篇博客：https://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/41096141
二二二二呆·2023-08-12 17:18

（统计学习方法|李航）第四章 朴素贝叶斯算法

目录一，朴素贝叶斯的学习与分类1.基本方法2.后验概率最大化的含义二，朴素贝叶斯法的参数估计1.极大似然估计2.学习与分类算法3.贝叶斯估计一，朴素贝叶斯的学习与分类1.基本方法2.后验概率最大化的含义二
Allenspringfestival·2023-08-09 16:22

逻辑回归

Logistic回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。
留下的脚印·2023-08-07 17:36

38.利用matlab解 有约束无约束的参数估计对比（matlab程序）

1.简述1.离散型随机变量的极大似然估计法:(1)似然函数若X为离散型,似然函数为(2)求似然函数L(θ)的最大值点θ,则θ就是未知参数的极大似然估计值.2.连续型随机变量的极大似然估计法:(1)似然函数若
素馨堂·2023-08-06 19:32

EM算法

1.EM介绍EM(ExpectationMaximizationAlgorithm,EM)是Dempster等人于1977年提出的一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计(MLE)，或极大后验概率估计
qzlydao·2023-08-06 13:35

深入理解机器学习与极大似然之间的联系

数据类型的不同（离散型和连续性）就有不同的似然函数极大似然极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）：那就是让这个似然函数的最大，目的是解决模型已定，参数未知的问题可以发现
小宋加油啊·2023-08-05 18:33

生成模型相关算法：EM算法步骤和公式推导

EM算法引言EM算法例子及解法EM算法步骤和说明引言EM算法是一种选代算法，1977年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
菜菜的小粉猪·2023-08-03 15:03

从伯努利分布、极大似然估计到逻辑回归

极大似然估计设定极大似然函数，极大似然函数取最大值时的参数估计最有可能是真实参数。离散情况下，假设每个实验独立同分布，则各事件单独发生的概率乘积即为似然函
京漂的小程序媛儿·2023-08-03 04:36

《机器学习公式推导与代码实现》chapter22-EM算法

EM算法作为一种迭代算法，EM算法(expectationmaximization，期望极大值算法)用于包含隐变量的概率模型参数的极大似然估计。
Jiawen9·2023-07-29 00:21

ML/最小二乘/梯度下降

答案就是：用最小二乘和极大似然估计这两种策略来构造、推导出来的。最后，有了目标函数，我们
MikeShine·2023-07-23 09:19

讲座笔记|词向量与ELMo模型

侵删第一讲：词向量与ELMo模型李文哲老师预习1：最大似然估计最大似然估计是机器学习邻域最为常见的构建目标函数的方法，核心是根据观测到的结果预测其中的未知参数求解：极大值倒数为0预习2：机器学习中的MLE（极大似然估计
Woooooooooooooo·2023-07-21 01:12

频率学派 极大似然估计MLE，贝叶斯学派 最大后验估计MAP 2021-05-11

MLE和MAP，如何从数据样本估计参数？其实机器学习包括深度学习的模型都是在学习数据的分布。那么如何根据已有数据，估计影响数据的概率分布的参数（比如均匀分布的最大最小值，正态分布的均值和标准差），从而确定一个模型，尽量准确地预测新数据？不同参数下的正态分布，μ代表均值，σ代表标准差MLE的做法就是完全相信数据，最有可能产生现在的数据的模型，就是最理想的。而MAP认为，不能完全相信观测到的数据，因为
不想读Paper·2023-07-19 07:39

8.带你入门matlab 数据统计与分析——区间参数估计 均匀分布（matlab 程序 ）

1.离散型随机变量的极大似然估计法:(1)似然函数若X为离散型,似然函数为(2)求似然函数L(θ)的最大值点θ,则θ就是未知参数的极大似然估计值.2.连续型随机变量的极大似然估计法:(1)似然函数若X为连续型
素馨堂·2023-07-15 01:17

计算机视觉 - 理论 - 从卷积到识别

计算机视觉-理论入门前言一，导论：二，卷积：图像去噪：常值卷积：高斯卷积：椒盐去噪：锐化程度：三，边缘检测：图像信号导数：求导算子:图像梯度：提取边缘：canny算法：四，拟合：最小二乘法：y方向：全方向：极大似然估计思想
starnight531·2023-07-15 01:41

机器学习（二）逻辑回归

Logistic回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。
J_Anson·2023-06-22 01:58

logistics regression + LDA + QDA + MARS

#这里的系数是通过极大似然估计得到的，而不是通过OLS。
All_Will_Be_Fine噻·2023-06-21 22:04

极大似然估计法及其损失函数的优化方法

二分类-逻辑回归模型1.建立模型：二分类逻辑回归模型1.1模型函数1）多元线性回归函数：Z^计算=XWT\hat{Z}_{计算}=XW^TZ^计算=XWT2）sigmoid函数：Y^模型=Sigmoid(Z^计算)=11+e−Z^计算\hat{Y}_{模型}=Sigmoid(\hat{Z}_{计算})=\frac{1}{1+e^{-\hat{Z}_{计算}}}Y^模型=Sigmoid(Z^计算)=
# JFZero·2023-06-19 21:13

机器学习笔记-Task03-极大似然估计&EM算法

1.2似然函数、极大似然估计1.2.1问题描述-调查学生身高分布1.2.2参数估计1.2.3总结1.2.4求极大似然函数估计的一般步骤2.EM算法2.1问题描述2.2问题求解2.3总结2.3.1相关概念
修行僧yicen·2023-06-18 09:56

极大似然估计 EM算法 Kmeans收敛性

极大似然估计估计类条件概率的一种常用策略是先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。
ID3·2023-06-18 09:23

【西瓜书笔记】8. EM算法（上）

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，或者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。
西风瘦马1912·2023-06-18 09:52

机器学习基础知识笔记（一）-- 极大似然估计、高斯混合模型与EM算法

似然函数常说的概率是指给定参数后，预测即将发生的事件的可能性。拿硬币这个例子来说，我们已知一枚均匀硬币的正反面概率分别是0.5，要预测抛两次硬币，硬币都朝上的概率：H代表Head，表示头朝上p(HH|pH=0.5)=0.5*0.5=0.25.这种写法其实有点误导，后面的这个p其实是作为参数存在的，而不是一个随机变量，因此不能算作是条件概率，更靠谱的写法应该是p(HH;p=0.5)。而似然概率正好与
weixin_30279751·2023-06-18 09:22

EM算法（极大似然估计、EM算法实例、极大似然估计取对数的原因）

视频链接数据集下载地址：无需下载学习目标：了解什么是EM算法知道极大似然估计知道EM算法实现流程讲EM算法主要是为了后面的HMM做准备。
Le0v1n·2023-06-18 09:50

机器学习与数据挖掘的学习路线图

https://my.oschina.net/siiiso/blog/810554正式学习之前，你所需要的预备知识（主要是数学）应该包括：微积分（偏导数、梯度等等）、概率论与数理统计（例如极大似然估计、
thousand_·2023-06-17 04:36

一些零碎的知识

1、MLE和MAPMLE:模型已定，参数未知极大似然估计，是一种参数估计的方法。即假设样本满足某种分布，利用已知的样本结果信息去反推最有可能导致这些样本出现的模型参数值。
3ce0470dc2f4·2023-06-10 21:19

基于测距的定位（RSSI定位算法原理）

测距的定位算法包括三个阶段（1）测距阶段：锚节点和未知节点发送RSSI信号，利用信号衰减模型和RSSI值估计未知节点和锚节点之间的距离（2）定位阶段：利用第一步得到的距离信息，通过三边定位、多边定位、极大似然估计
tianmeg1204·2023-06-10 01:58

从期望最大化（EM）到变分自编码器（VAE）

WellingM.Auto-encodingvariationalbayes[J].arXivpreprintarXiv:1312.6114,2013.https://arxiv.org/abs/1312.61141带有潜在变量的极大似然估计假设我们有一个有限整数随机数发生器
峡谷相对论·2023-06-09 23:01

机器学习逻辑回归（LR）

逻辑回归的本质：极大似然估计激活函数：sigmoidlossfunction：
黄粱梦醒·2023-06-08 14:14

【一起啃书】《机器学习》第七章 贝叶斯分类器

文章目录第七章贝叶斯分类器7.1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算法第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论  对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下
小天才才·2023-06-08 08:03

概率密度函数的参数估计

文章目录前言一、文章重点及流程梳理二、概率论基础知识三、参数估计1.极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）2.贝叶斯估计前言写作参考概率论书籍、西瓜书、李航《统计学习方法
HelloKeitei·2023-04-21 03:20

【数据统计】— 极大似然估计 MLE、最大后验估计 MAP、贝叶斯估计

【数据统计】—极大似然估计MLE、最大后验估计MAP、贝叶斯估计极大似然估计、最大后验概率估计(MAP)，贝叶斯估计极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimate，MLE)MLE目标例子
之墨_·2023-04-21 02:02

统计学习第一章习题

第1章统计学习方法概论习题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。
Paul-Huang·2023-04-16 20:51

极大似然估计

0、似然函数在统计学中，似然函数简称似然。似然和概率所表达的意义是完全不同的：在给定参数值的情况下，概率用于描述未来出现某种情况的观测数据的可信度。在给定观测数据的情况下，似然用于描述参数值的可信度。下面介绍似然函数的定义。最大似然估计一个重要前提假设是：数据样本之间是独立同分布的。现考虑有一个数据集x，在给定条件θ下，服从一定的概率分布（二项分布或高斯分布）。根据变量是离散型还是连续型，似然函数
身影王座·2023-04-15 01:18

一文搞懂逻辑回归(LR)+极大似然估计+梯度下降 ___神经网络(过渡)

本文是自己的总结+理解，如有错误之处，还望指出。未经许可，不许转载。文章交流:[email protected]一、LogisticRegression#####简介Logistic回归，别名：逻辑回归，对数几率回归。主要应用场景:分类(叫回归但不是回归)1.从线性回归到LogisticRegression(LR)线性回归中我们学到使用数据用最小化均方误差去拟合一个函数来预测未知数据的值。最后得
Pastore_Zx·2023-04-10 08:34

统计学习三要素： 方法=模型+策略+方法

统计学习三要素：方法=模型+策略+方法模型：本书-决策函数表示的模型为：非概率模型策略：损失函数和风险函数损失函数种类：０－１损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数极大似然估计－就是经验风险最小化的例子当模型是条件概率分布
浪子回头2018·2023-04-09 19:50

HMM-EM算法估计参数实现

HMMTrainingLearningProblem:,D是训练数据HMM的训练过程需要使用Forward/Backward算法用于求隐状态的期望HMM的训练过程也需要使用EM算法，根据F/B算法得到的隐状态期望以及D求关于的最大似然估计极大似然估计示例假设隐状态已知
IntoTheVoid·2023-04-09 17:55

贝叶斯定理与极大似然估计

贝叶斯定理贝叶斯定理是以条件概率为基础的，所以我们要首先复习下条件概率。所谓"条件概率"（Conditionalprobability），就是指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)来表示。文氏图可以很清楚地看到在事件B发生的情况下，事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B)P(B)乘过去，易得：同理：从文氏图中很显然所以可得：最后我们就推导出了条件概率的计算公式：上式也可以理解
帝都De雾霾·2023-04-08 18:50

Python机器学习：朴素贝叶斯

一、极大似然估计：这个我就不讲了，纯纯数理统计的问题，目标就是找到一个参数p，让他使得所有随机变量的联合概率最大，我就直接贴上一张图吧：图1：最大似然估计二、朴素贝叶斯分类：先回忆
鲁智深坐捻绣花针·2023-04-08 13:22

机器学习-P6 逻辑回归（书P73）

1.4，LR与线性回归的区别2，LR的损失函数3，LR正则化3.1，L1正则化3.2，L2正则化（岭回归）3.3，L1正则化与L2正则化的区别4，RL损失函数求解4.1，基于对数似然损失函数4.2，基于极大似然估计二
壮壮不太胖^QwQ·2023-04-08 13:48

（20）监督学习-标注问题-条件随机场

属于判别模型，其学习方法通常为极大似然估计。是无向图模型的一种。那么什么是马尔科夫随机场呢。
顽皮的石头7788121·2023-04-06 23:26

【机器学习-周志华】学习笔记-第七章

极大似然估计极大似然估计是要先假设参数服从一个先验分布。可以看公式(7.
vircorns·2023-04-05 00:38

数学建模算手学习--数据处理

数学方法插值算法线性插值拉格朗日插值牛顿插值拟合算法最小二乘法极大似然估计非线性最小二乘法插值算法插值算法通常用于构建一个函数，该函数可以在已知数据点之间进行插值，从而可以通过该函数来估计在未知数据点的函数值
ㄨㄛˇㄞˋㄋㄧˇ·2023-04-03 10:42

《统计学习方法》 第十八章 概率潜在语义分析

概率潜在语义分析概率潜在语义分析是利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的方法概率潜在语义分析受潜在语义分析的启发提出两者可以通过矩阵分解关联起来给定一个文本集合，通过概率潜在语义分析，可以得到各个文本生成话题的条件概率分布，以及各个话题生成单词的条件概率分布概率潜在语义分析的模型有生成模型，以及等价的共现模型其学习策略是观测数据的极大似然估计
小鹏AI·2023-04-02 09:51

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。
breezez·2023-03-30 20:42

最大似然估计

极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值。极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”。
天禧68·2023-03-29 22:50

【理解机器学习（一）】理解极大似然估计和EM算法（上）

搞懂极大似然估计与EM算法的定义及理清它们间的关系写在最前面的结论：极大似然估计和EM算法都是对于概率模型而言的极大似然是对概率模型参数学习优化目标的一种定义EM算法是用于求解极大似然估计的一种迭代逼近的算法机器学习的一大重要任务
UnderStorm·2023-03-26 14:39

极大似然估计

动机在学习机器学习算法过程中，发现很多算法策略都采用极大似然估计，如：线性、逻辑回归，决策树，隐马尔科夫模型。极大似然估计的用途这么广泛，那么它是从哪里来呢？它的朴素思想又是什么？
jackben·2023-03-26 00:26

熵、条件熵、信息增益（互信息）

当条件熵中的概率由数据估计(特别是极大似然估计)得到时，所对应的条件熵称为条件经验熵。设特征A有n个不同的取值{a1,
Bigvan·2023-03-22 18:07

独立性假设 与 先验后验

极大似然估计(MLE)是经验风险最小化(ERM)的一个例子.当模型是条件概率分布,损失函数是对数损失函数时,经验风险最小化等价于极大
谢小帅·2023-03-21 09:40
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