极大似然估计

【机器学习笔记11】高斯混合模型（GMM）【上篇】原理与推导

文章目录推荐阅读前言高斯混合模型简介GMM与K-mean高斯混合模型的概率密度函数几何角度混合模型角度可能会弄混的地方隐变量的分布与隐变量的后验概率分布极大似然估计EM算法求近似解明确变量和参数E-step
Twilight Sparkle.·2023-01-10 08:09

线性回归公式推导及代码实现（非调包）

①、线性回归的累加及矩阵公式；②、损失函数的表达（MSE、极大似然估计）；③、损失函数求解（最小二乘法，梯度下降法）；④、sklearn的代码求解⑤、总结本文所有的向量都默认为列向量，粗体均表示向量
Z_Semeron·2023-01-09 13:08

机器学习初级篇6——极大似然与最小二乘法的关系与统一

机器学习初级篇6——极大似然与最小二乘法的关系与统一极大似然与最小二乘法一.极大似然估计二.最小二乘法三.极大似然估计与最小二乘法关系极大似然与最小二乘法一.极大似然估计在统计学中，最大似然估计（英语：
zhenteliu·2023-01-08 16:00

【李沐】- 线性回归 -自己的理解

原因就在于正态分布和线性回归的关系,ϵ=yi-（wTx+b）ϵ是一个随机变量，ϵ的取值有i个i∈N（N是样本个数），我们对ϵ这个随机变量求似然因此，在高斯噪声的假设下，最小化均方误差等价于对线性模型的极大似然估计
高·2023-01-08 16:59

极大似然估计与最小化平方误差的关系

极大似然估计与最小化平方误差的关系最小化平方误差问题与（在噪声是高斯分布假设下的）最大似然估计是等价的。
fb_help·2023-01-08 16:28

《统计学习方法》第一章: 统计学习方法概论 读书笔记

第一章1.统计学习方法概论1.1概念1.2.统计学习三要素模型策略算法1.3.正则化与交叉验证1.4.泛化误差上界1.5.生成模型/判别模型1.6.分类问题1.7.一个极大似然估计和贝叶斯估计的实例一切为了数据挖掘的准备
ErinLiu虎哥的铲屎员·2023-01-08 10:49

机器学习笔记之前馈神经网络(一)基本介绍

从机器学习到深度学习在机器学习笔记开始——机器学习笔记——极大似然估计与最大后验概率估计中，介绍了从频率学派和贝叶斯学派。
静静的喝酒·2023-01-08 08:15

动手学深度学习 第三章 线性神经网络 练习（Pytorch版）

最小化目标函数和执行极大似然估计等价。线性回归模
看星星的花栗鼠·2023-01-06 11:27

em算法python代码_EM 算法求解高斯混合模型python实现

如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用这些方法了。
weixin_39861669·2023-01-06 09:24

统计学习 EM算法 Python实现

包含E步骤和M步，E步是求期望，M步是求极大似然估计，极大参数估计是对模型参数估计的一种方法。
中杯冰美式·2023-01-06 08:39

GAN（生成式对抗网络）

注：1.生成模型从本质上是一种极大似然估计，用于产生指定分布数据的模型，生成模型的作用是捕捉样本数据的分布、将原输入信息的分布情况经过极大似然估计中参数的转化来将训练偏向转换为指定分布的
@lao_lao·2023-01-05 21:31

一文看懂 “极大似然估计” 与 “最大后验估计” —— 最大后验估计篇

本文历次修订后全长2万8000余字，受到CSDN博文字数限制，故切分两篇发布，所以现在是两文看懂了…前篇介绍参数估计背景和极大似然估计；本篇介绍最大后验估计和两种方法对比请务必先看前文：一文看懂“极大似然估计
云端FFF·2023-01-05 19:13

极大似然估计（MLE）相关总结

一、极大似然估计概述极大似然估计是频率学派的进行参数估计的法宝，基于以下两种假设前提：①某一事件发生是因为该事件发生概率最大。②事件发生与模型参数θ有关，模型参数θ是一个定值。
☞柡櫡☜·2023-01-05 19:13

机器学习-极大似然估计

（模型已定，参数未知）注意：极大似然估计中所有的采样都是独立的。
一个小呆苗·2023-01-05 19:42

极大似然估计（MLE）+最大后验概率估计（MAP）

3.似然函数(likelihoodfunction)4.极大似然估计（MLE）5.最大后验概率估计6.MLE和MAP的区别转自：文章最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,
Weiyaner·2023-01-05 19:11

机器学习系列之最大后验估计（MAP）

解决该问题，一般有两类方法：极大似然估计与最大后验估计，关于极大似然估计，可以看我这篇博客：机器学习系列之极大似然估计（MLE）。
筱踏云·2023-01-05 19:09

机器学习中的极大似然估计(MLE)、最大后验估计(MAE)

简述极大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）也称最大似然估计。是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。
LIsaWinLee·2023-01-05 19:03

概率论||期末考试复习手写笔记-第五六七章（知识点+例题）第五章 常用统计分布 第六章 参数估计 第七章 假设检验

第五章常用统计分布考点一：常用统计量考点二：三大统计分布考点三：抽样分布（单正态总体+双正态总体）第六章参数估计考点一：估计量的评价标准（无偏性+有效性+相合性）考点二：点估计的常用方法（矩估计法+极大似然估计法
毛姝垚·2023-01-05 19:02

交叉熵到底是什么——交叉熵与极大似然估计法的联系与区别

首先定量的衡量两个模型之间的差异有这些：1、最小二乘法，2、极大似然估计法，3、交叉熵交叉熵主要使用了熵这个概念，将模型转换成熵这么一个数值，然后再使用这个数值去比较不同的模型之间的差异信息。
小鸡炖蘑菇@·2023-01-05 14:35

损失函数与极大似然估计的联系 | 交叉熵的理解与变化

极大似然极大似然估计是，在已知分布，给定样本的情况下，求一个参
亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-05 14:35

极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）

极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）1.无标签样本1.1.数据集1.2.公式推导2.有标签样本2.1.数据集2.2.公式推导3.参考先说结论：极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）完全等价我们从无标签和有标签两个角度来证明这个结论
不喝也中·2023-01-05 14:34

极大似然估计与逻辑回归的交叉熵

1极大似然估计（1）示例（2）原理  上面示例的依据是：什么样的原因最有可能让事件A发生，而不是让事件B或事件C发生，那么这个原因就是真实的原因。  
weixin_44457930·2023-01-05 14:33

交叉熵损失函数和似然估计_交叉熵和极大似然估计的再理解

极大似然估计由于是多分类问题，故样本空间上的满足某个Categoricaldistribution。由Categoricaldistribution定义知，其中，是分布的参数，也是分布的输出概率向量。
普和司·2023-01-05 14:31

交叉熵损失和极大似然估计

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70804197信息熵信息熵是消除不确定性所需信息量的度量信息熵是信息的不确定程度信息熵越小，信息越确定\(信息熵=\sum\limits_{x=1}^n(信息x发生的概率\times{验证信息x所需信息量})\)今年中国取消高考了，这句话我们很不确定(甚至心里还觉得这TM是扯淡)，那我们就要去查证了，这样就需要很多信息量(去查证)
weixin_30532369·2023-01-05 14:31

极大似然估计和交叉熵

文章目录一、前言二、极大似然估计三、交叉熵1.信息论2.交叉熵损失函数四、总结一、前言对于一个多分类问题(假设为KKK类),有数据集D={(xi,yi)∣i}D=\{\(x_i,y_i\)\midi\}
言山兮尺川·2023-01-05 14:28

从极大似然估计推出多分类交叉熵损失函数

传统的数理统计以往，我们有二项、几何等等比较简单的分布，假设随机变量服从这些分布，然后用MLE估计这些分布概率密度式当中的参数。NeuralNetwork但是在现实当中数据的分布是未知且复杂的，我们无法去假设它们服从二项、几何等等这些简单的分布。于是我们根据问题的性质，定制神经网络，其中有庞大的参数，这个神经网络就可以视为真实世界的概率分布。有了神经网络，问题变得和传统的数理统计一样了，我们需要估
构建的乐趣·2023-01-05 14:58

交叉熵损失与极大似然估计

提升树BoostingTree算法实例详解_程大海的博客-CSDN博客从提升树BoostingTree过度到梯度提升GradientBoosting_程大海的博客-CSDN博客GBDT梯度提升之回归算法个人理解_程大海的博客-CSDN博客_梯度回归算法GBDT梯度提升之二分类算法个人理解_程大海的博客-CSDN博客_gbdt二分类GBDT梯度提升之多分类算法个人理解_程大海的博客-CSDN博客_g
胖胖大海·2023-01-05 14:22

极大似然估计与交叉熵损失函数

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26614750https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72787849https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80735068转载于:https://www.cnblogs.com/bingws/p/1086349
dibenshang5848·2023-01-05 14:52

极大似然估计与交叉熵损失

神经网络训练过程：定义基本迷模型---->定义损失函数--->定义优化算法（以最小化损失函数为目标，求解权重）1.SSE:2.MSE3.交叉熵损失（对数损失）极大似然估计
XZKEKEO·2023-01-05 14:22

极大似然估计与交叉熵

极大似然估计定义：训练一个模型的参数，使得在该模型下，当前已经发生的事的发生概率最大比如抛硬币，现在已知抛出7个正面，3个反面，那么我们的模型参数是正面70%，反面30%对于上述的二分类问题，极大似然估计就是找到
WAWA战士·2023-01-05 14:49

python实现朴素贝叶斯

贝叶斯估计为了解决其中,那么显然当时候,P不为零,一般去此时称为拉普拉斯平滑，如果取0那么就是极大似然估计.并且,可以有需要讲清楚的是j是X的第j个特征，其中包含了l个特征值的取值\\l=1,2,...
ZZZZ_ccc·2023-01-05 12:55

【机器学习】线性回归（理论）

线性回归（理论）目录一、概论1、何为线性回归2、问题的抽象3、误差的引入4、极大似然估计的引入5、目标函数的优化二、梯度下降1、何为梯度下降2、利用梯度下降进行函数寻优3、梯度下降的一些问题Ⅰ迭代步长Ⅱ
酱懵静·2023-01-05 12:41

【概率图与随机过程】02 多元高斯分布：参数特征和几何意义

在上一讲里，我们重新回顾了一元高斯分布，并从这个分布入手，介绍了如何利用极大似然估计的方法对分布的两个参数：均值μ\muμ和方差σ2\sigma^2σ2进行估计，并从估计的有偏性和无偏性这个角度出发，对两个参数的极大似然估计值进行讨论和验证
石 溪·2023-01-05 11:17

Query Expansion Using Word Embeddings 论文解读

QueryExpansionUsingWordEmbeddings论文解读整体思想基于word2vec挖掘查询词和扩展词之间的相关性搜索词和扩展词相关性基于极大似然估计的查询词和扩展词之间的相关性基于伪反馈的关联模型整体思想作者利用
冲啊_算法工程师·2023-01-05 05:31

Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation阅读笔记

本文从极大似然估计（MLE）角度开发一种高效并有效的基于回归的姿态估计方法。从极大似然估计的角度来看，采用不同的回归损失是对输出密度函数作出不同的假设，密度函数越接近真实分布，回归性能越好。
AnZhiJiaShu·2023-01-04 07:16

9.异常检测，高斯分布，极大似然估计

1.基本介绍异常是相对于其他观测数据而言有明显偏离的，以至于怀疑它与正常点不属于同一个数据分布。异常检测是一种用于识别不符合预期行为的异常模式的技术，又称之为异常值检测。识别如信用卡欺诈，工业生产异常，网络流里的异常（网络侵入）等问题，针对的是少数的事件。异常检测需要满足两个基本的假设：异常在整个数据集中发生频率是很小的异常数据的特征显著区别于正常数据对于异常点，目前有三种比较公认的分类方式：单点
⁠脱欢·2023-01-03 17:11

UCI German Credit 数据集完成logistic回归实战

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。Sigmod函数是最常见的logistic函数，因为Sigm
夏天是冰红茶·2023-01-03 09:28

机器学习 —— 基础整理（一）贝叶斯决策论；二次判别函数；贝叶斯错误率；生成式模型的参数方法...

最小错误率决策、最小风险决策；经验风险与结构风险（二）判别函数；生成式模型；多元高斯密度下的判别函数：线性判别函数LDF、二次判别函数QDF（三）贝叶斯错误率（四）生成式模型的参数估计：贝叶斯学派与频率学派；极大似然估计
weixin_34408717·2023-01-02 12:12

正态分布（转）

更多分类专栏：数学基础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
weixin_38168760·2023-01-02 11:20

logistic回归实战

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。Sigmod函数是最常见的logistic函数，因为Sigm
夏天是冰红茶·2023-01-01 07:35

强化学习面试

gain），和value的关系3.dqn的两个gaijin4.为什么从replaybuffer里要随机的取样本（答案打破相关性）5.什么是belman方程，马尔可夫性是什么时候被引入bellman方程的6.极大似然估计
龙今天超越了自己·2022-12-31 12:48

支持向量机实现鸢尾花数据集分类matlab

，逻辑斯蒂回归对感知机进行的优化，是进行了一种思维上的“偷懒”，不再武断地判断预测数据属于哪个类，而是“圆滑”地告诉我们该数据属于哪一个的概率多大，通过对极大似然函数的参数估计，实现了模型的学习；通过极大似然估计
M宝可梦·2022-12-31 09:23

极大似然估计

一.极大似然估计通俗定义：已知样本的结果信息，求在哪种模型下，出现这些样本结果的概率最大。极大似然估计法提供了一种用观测数据来评估模型参数的方法。
wekings·2022-12-31 04:25

贝叶斯分类器详解

目录一、数学基础1、贝叶斯决策论（1）先验概率和后验概率（2）贝叶斯定理2、极大似然估计（1）基本思路（2）公式推导（3）常见假设——正态分布二、朴素贝叶斯分类器1、符号设定2、后验概率的计算3、极大似然法求最合适的分布参数
tt丫·2022-12-30 20:41

从EM到VI，最后落地VAE

MLE（极大似然估计）EM算法1.2VI算法变分推断（VariationalInference）解决的是贝叶斯角度的积分问题，是贝叶斯推断的确定性近似推断。
Paul-Huang·2022-12-30 14:36

机器学习算法（1）——贝叶斯估计与极大似然估计与EM算法之间的联系

极大似然估计在讲解极大似然估计前，需要先介绍贝叶斯分类：贝叶斯决策：首先来看贝叶斯分类，经典的贝叶斯公式：其中：p(w)为先验概率，表示每种类别分布的概率；是条件概率，表示在某种类别前提下，某件事发生的概率
菜鸟知识搬运工·2022-12-30 14:57

感知机&&BP神经网络

神经网络入门0.引言1.感知机MP模型2.神经网络3.反馈网络（BP）0.引言神经网络本质类似于极大似然估计：模型已经确定,参数未知;对模型的求解就是利用观测值来求解模型的参数。
古路·2022-12-30 08:11

拟合算法（模型+代码）

（2）最小二乘法得到的结果和MLE极大似然估计一致。不用奇数次方的原因：误差会正负相抵求解最小二乘法：MATLAB代码：loaddata1plo
刘_六六·2022-12-29 20:28

传统机器学习

列1列2机器学习方法模型评估与选择性能度量、偏差与方差线性模型线性回归、逻辑回归决策树信息增益、剪枝、C4.5神经网络SVM对偶问题、核方法贝叶斯分类器极大似然估计、EM算法集成学习boosting、bagging
Alchemist Notes·2022-12-29 12:43

变分自编码器（VAE）（一）

一、理解VAE前需要了解的知识点1.极大似然估计关于极大似然估计可以看我这篇文章，理解极大似然估计的原理，因为VAE
zeronose·2022-12-28 20:09
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