极大似然估计第6页

ML (Chapter 7): 贝叶斯分类器

目录贝叶斯决策论(Bayesiandecisiontheory)期望风险最小化分类问题--后验概率最大化使得期望风险最小回归问题--选择条件期望使得期望风险最小极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation

连理o·2022-12-28 15:30

从线性判别分析（LDA）来理解线性分类（linear classifiers）和概率模型（probabilistic modeling）

和支持向量机（supportvectormachine），逻辑回归的思想就是通过数据集找到一条决策边界（decisionboundary）能将数据分割开来，他的损失函数就是对数损失，而他的格式又对应于相应的极大似然估计的推断

tang_1994·2022-12-28 09:05

机器学习从零到入门逻辑回归详解

逻辑回归详解从零开始从理论到实践一、逻辑回归的理解1.1、字面含义1.2、引申1.2.1、阶跃函数的引入1.2.2、可导的阶跃函数-Logistic函数1.2.3、Logistic回归1.2.4、回归系数的求解-极大似然估计二

BlackStar_L·2022-12-26 11:45

极大似然估计原理与实例

极大似然估计原理核心思想一般步骤：实例-掷硬币实验原理核心思想极大似然估计：已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，通过若干次试验，观察其结果，某个参数能使这个样本出现的概率最大，就把这个参数作为估计的真实值

未央君@·2022-12-25 08:47

西瓜书笔记7:贝叶斯分类器

lagoon_lala·2022-12-25 03:19

逻辑回归总结

文章目录1.简介2.逻辑回归模型的数学推导2.1逻辑回归的损失函数2.2极大似然估计（MLE）2.3使用梯度下降方法求的最佳参数www2.4为什么可以用梯度下降法？

orangerfun·2022-12-24 08:03

哈工大机器学习期末复习笔记（一）

一、贝叶斯估计当我们需要对一个参数进行估计时，一种办法是概率论与数理统计课程中已经学过的极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）。

绿色的海洋300·2022-12-23 19:56

郝志峰《概率论与数理统计》期末复习笔记（火速持续更新中~）

目录前言第一章概率论的基础概念知识大纲随机试验随机事件事件概率等可能概率模型第五章多维随机变量及其分布知识大纲二维随机变量边缘分布和条件分布相互独立的随机变量两个随机变量的函数分布第六章样本及抽样分布知识大纲总体与样本统计量统计三大抽样分布标准正态分布X~N(0,1)卡方分布t分布样本均值和方差第七章参数估计知识大纲点估计矩估计法极大似然估计法估计量的评选标准区间估计正态分布总体均值和方差的区间估

hiddenSharp429·2022-12-23 18:25

逻辑回归算法理解（包含损失函数求导过程详细推导）

本文目录一、Sigmoid函数基本信息特点二、逻辑回归函数基本函数极大似然估计目标函数参数优化逻辑回归模型是应用较为广泛的一个模型，其可以看做是在线性回归的基础上，对结果又加了SigmoidSigmoidSigmoid

菜鸟炼丹师·2022-12-23 07:53

机器学习之logistic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估计。L

YanHi001·2022-12-23 04:34

机器学习 - 最大熵模型

机器学习-最大熵模型最大熵原理最大熵例子最大熵模型定义最大熵模型的学习极大似然估计求解最大熵原理最大熵的思想认为，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的模型（对未知的事实视为等概率发生，不添加任何主观先验知识

GoWeiXH·2022-12-22 16:14

机器学习之最大熵模型

最大熵模型的详细推导（参考李航老师机器学习）1.最大熵的原理2.最大熵模型的定义3.最大熵模型的学习3.1转换为对偶问题4.最大熵模型的极大似然估计5.参考文献1.最大熵的原理最大熵的原理是概率模型学习的一个准则

qq_32067123·2022-12-22 16:40

机器学习 EM算法理解

文章目录前言极大似然问题描述参数估计极大似然估计极大似然应用极小化代价函数EM算法EM算法推导基础知识凸函数Jensen不等式期望推导过程算法流程另一种呢理解EM算法案例参考前言EM算法与极大似然算法相似

RyanC3·2022-12-21 15:57

交叉熵理解

极大似然估计中采样需满

Simon---Chen·2022-12-21 07:03

贝叶斯分类器算法原理

目录1.1，什么是朴素贝叶斯1.2，极大似然估计1.3，朴素贝叶斯分类器1.4，朴素贝叶斯算法就程1.5，朴素贝叶斯的优缺点1.1，什么是朴素贝叶斯在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同

理科男同学·2022-12-21 04:35

机器学习中的数学基础-day4

机器学习中的数学基础-day4随机变量与概率分布贝叶斯定理期望、方差与条件数学期望大数定理特征函数与中心极限定理统计学基本概念极大似然估计最大后验估计蒙特卡洛方法BootstrapEM算法参考：拜师资源博客

沸腾鱼o_o·2022-12-20 19:05

极大似然估计问题

极大似然估计是什么？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！

Deep White·2022-12-20 17:53

CH7 逻辑回归

文章目录CH7逻辑回归7.1算法原理7.1.1预测函数推导过程7.2求解参数(证明题)7.2.1极大似然估计7.2.2损失函数7.2.3梯度下降法求最小值CH7逻辑回归属于机器学习中的监督学习，主要用来解决二分类问题

Jin4869·2022-12-20 09:21

【转】极大似然估计详解

转自博客：https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72787849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

小白太白·2022-12-20 08:08

计量经济学笔记

回归分析基本概念2.1.2总体回归函数PRF2.1.3样本回归函数SRF2.2模型的基本假设2.2.1对模型和模型的假定2.2.2对随机扰动项的假定2.3模型的参数估计2.3.1最小二乘法OLS2.3.2极大似然估计

小天使甲·2022-12-19 15:09

吃瓜教程task02 第3章线性模型

第三章线性模型2022/5/16雾切凉宫至3.2节/视频P3文章目录第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归P2一元线性回归P2.1最小二乘法P2.2极大似然估计误差ε极大似然估计解法P2.3求解w和

雾切凉宫·2022-12-19 11:35

【机器学习---02】机器学习相关名词解释

两者的定义3.训练误差与测试误差4.过拟合与欠拟合4.1过拟合及解决方法4.2交叉验证4.3欠拟合5.泛化误差与泛化误差上界5.1泛化误差5.2泛化误差上界6.生成模型与判别模型7.最大似然估计7.1极大似然估计

别闹'·2022-12-19 09:44

隐马尔可夫模型 Hidden Markov Model

文章目录HiddenMarkovModel隐马尔可夫模型概念概率计算前向算法后向算法学习基于极大似然估计基于EM算法E步M步HiddenMarkovModel隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型也是一个生成模型

小菜羊~·2022-12-18 16:17

【机器学习】贝叶斯分类器（算法原理实现及sklearn实现）

系列文章目录第一章先验概率和后验概率的通俗解释（贝叶斯分类）第二章贝叶斯公式证明及Bayesain在机器学习重要地位的理解第三章【机器学习】贝叶斯分类器文章目录系列文章目录前沿一、贝叶斯决策论二、极大似然估计三

Bigdataxy·2022-12-18 15:43

高斯分布的极大似然估计

前面通过一个例子简单地介绍了极大似然估计的意思，现在来对高斯分布做极大似然估计。

Yemiekai·2022-12-18 00:05

[机器学习导论]——第二课——线性回归与逻辑回归

线性回归与逻辑回归线性回归梯度下降法求解复习梯度梯度下降求解随机梯度下降法正规方程法求解三种求解方法的比较多项式回归模型评估留出法交叉验证性能度量均方误差错误率与精度accuracy、precision与recall逻辑回归极大似然估计系数求解逻辑回归与线性回归的比较线性回归的概率解释参考资料第二课

雨落俊泉·2022-12-17 15:21

机器学习——线性回归与逻辑回归

机器学习——线性回归与逻辑回归两者的优缺点逻辑回归LR推导回归和分类的区别逻辑回归特征是否归一化如何提升LR的模型性能逻辑回归为啥要做特征离散化最小二乘法在什么条件下与极大似然估计等价逻辑回归为什么不用平方损失函数

DCGJ666·2022-12-17 15:37

深度学习笔记——算法总结

GBDT(CART,残差)ANN(BP,SGD,sigmodorsoftmax)SVM(对偶,kernel)NaiveBayes(Bayes公式)LR(sigmod,SGDorBFGS)EM(隐变量，极大似然估计

R3·2022-12-17 11:39

机器学习探究

贝叶斯分类器文章目录贝叶斯分类器前言一、贝叶斯决策论1.1概念1.2数学推理二、极大似然估计2.1概念2.2数学推理未完。。。

Shaco、LYF·2022-12-17 09:06

分类算法-Logistic Regression(逻辑回归)实战案例

逻辑回归的本质是假设数据服从伯努利分布，然后使用极大似然估计做参数的估计（类似最小二乘估计），再通过Sigmoid函数将预测值映射到（0，1）范围内，根据预测值的所在区间进行分类。

最后一瓢若水·2022-12-16 15:57

CV面试知识点总结--机器学习

逻辑回归是经典的二分类模型2.逻辑回归的过程是面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏3.逻辑回归主要应用于研究某些事件发生的概率，本质是极大似然估计

GlassySky0816·2022-12-16 14:49

机器学习----深刻理解极大似然估计

1.什么叫极大似然估计首先介绍一下似然函数和概率函数：对于,当确定时，是变量，该公式描述的是不同的对应的概率是多少；若确定，是变量时，该公式描述的是对于不同的模型参数，出现的概率是多少。

追梦苦旅·2022-12-14 16:03

使用TensorFlow Probability实现最大似然估计

极大似然估计最大似然估计是深度学习模型中常用的训练过程。目标是在给定一些数据的情况下，估计概率分布的参数。简单来说，我们想要最大化我们在某个假设的统计模型下观察到的数据的概率，即概率分布。

deephub·2022-12-14 14:55

EM算法在K-Means中的运用

本文摘自《数据挖掘概念与技术》，范明、孟小峰译，机械工业出版社相关链接：EM算法及总结EM算法在高斯混合分布中的运用极大似然估计EM算法在K-Means中的运用前言有关于K-Means的算法介绍详情请参考另一片文章

changsoon·2022-12-14 09:10

逻辑回归笔记

前置知识条件最小二乘法：两个模型之间的差别有多少，他们相差平方的最小值极大似然估计法：用来求两个模拟和现实最接近的最大值的情况交叉熵：一个模型在另一个模型基准上的差别逻辑回归1.分类和回归任务的区别我们可以按照任务的种类

旯旮laga·2022-12-14 09:35

回归，逻辑回归，线性判别的python实现-DataWhale吃瓜教程-task02

回归分析最小二乘法和极大似然估计:思路不同推出同一个公式最小二次法是均方误差最小化进行模型求解，极大似然估计则是利用了联合分布及似然函数得到公式$E_{(w,b)}=$利用最优化的思路当$E_{(w,b

zaprily·2022-12-13 21:32

机器学习基本算法-逻辑回归及SVM

2.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。

Word_gebei·2022-12-13 13:52

【EM算法】在高斯混合模型中的应用及python示例

一、EM算法EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计。设Y为观测随机变量的数据，Z为隐藏的随机变量数据，Y和Z一起称为完全数据。

SpaceAutomation·2022-12-13 09:45

GitModel-动手学数理统计_02（python）

1动手学数理统计_02github上pdf版本及ipynb版本：https://github.com/cx-333/Math-Modeling目录1动手学数理统计_021.6参数估计之点估计的方法：极大似然估计

，。！__·2022-12-13 04:12

【贝叶斯分类2】朴素贝叶斯分类器

文章目录1.贝叶斯决策论回顾1.1分类原理1.2贝叶斯分类器1.3P(c|x)1.4计算公式1.5极大似然估计2.朴素贝叶斯分类器学习笔记2.1引言2.2知识卡片2.3朴素贝叶斯分类器2.4拉普拉斯平滑

NoB⁢ug·2022-12-12 19:12

经验风险最小化、结构风险最小化、极大似然估计、最大后验概率估计...||《统计学习方法》李航_第1章_蓝皮（学习笔记）

第1章统计学习方法概论监督学习统计学习三要素模型策略（经验风险和结构经验风险）判别模型与生成模型补充（含课后作业）MLE、MAP和贝叶斯估计证明经验风险最小化等价于极大似然估计（在特定条件下）证明结构风险最小化与最大后验概率等价

Rlin_by·2022-12-12 14:16

简易损失分步法计量操作风险（Julia）

同时，还要说明的一点是分布的参数估计均采用的是极大似然估计，虽然我们学了MCMC并且看到了相关文章用MCMC估计泊松分布参数，但我没看懂，感觉MCMC会更好。损失分步法：1）估计损失强度

boxiansi·2022-12-12 13:26

米法··2022-12-12 12:24

常见损失函数和评价指标总结

##1.损失函数：###1.1回归问题：####1.平方损失函数（最小二乘法）：$$L(Y,f(x))=\sum_{i=1}^n(Y-f(X))^2$$回归问题中常用的损失函数，在线性回归中，可以通过极大似然估计

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-12 12:01

R语言作业一：矩估计、极大似然估计、拟合、对数正态分布、泊松分布、负二项分布

一、矩估计、极大似然估计、拟合、对数正态分布##导入数据setwd("C:/Users/chang/Documents/SRM-PA/R简介/上课练习数据集")healthexpend0的数据，记为EXPENDOPattach

自律的萱小主·2022-12-12 12:26

机器学习——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯定义参数估计极大似然估计贝叶斯估计参考文献定义朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，属于生成模型。

柳寒的机器学习笔记·2022-12-11 23:14

R语言——（六）、线性回归模型

文章目录回归分析*问题提出*一、一元线性回归二、一元线性回归的参数估计1.普通最小二乘估计（OLS）2.极大似然估计(MLE)3.随机误差项μ的方差σ^2的估计二、一元线性回归模型的检验1.拟合优度检验

小趴菜_·2022-12-11 18:10

机器学习——Logit模型

文章目录机器学习——Logit模型(python)@[toc]1OLS缺陷2估计策略3模型解释3.1边际影响3.2相对风险4拟合优度5Python模拟1OLS缺陷传统线性回归的响应变量为连续变量，使用最小二乘法或极大似然估计可以获得各变量的回归系数

泥壶映雪·2022-12-11 10:40

机器学习之极大似然估计

文章目录一、什么是极大似然估计？

QxwOnly·2022-12-11 05:42

概率论之概念解析：极大似然估计

原文地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1093491【导读】本文是数据科学家JonnyBrooks-Bartlett概率论基础概念系列博客中的“极大似然估计

国产大熊猫Y·2022-12-11 05:08

推荐频道

极大似然估计