极大似然估计

机器学习 之 作业2

作业1:线性回归模型的极大似然估计1.E{wMLE}E\{\textbfw_{MLE}\}E{wMLE}E{w^}=∫w^p(y∣X,w,δ2)dtE\{\widehat{\textbfw}\}=\int
才大难为用·2022-12-11 05:08

【机器学习作业分享2】极大似然估计方法(MLE)

【机器学习作业分享2】极大似然估计方法（MLE）介绍作业要求作业分解作业求解任务一求解：运用含噪模型，生成数据，求解结果任务二求解：将任务一得到的数据可视化任务三求解：生成更多组左右数据，绘制ω^\hat
Johnson221B·2022-12-11 05:07

机器学习-对数几率回归

目录前言一、对数几率回归的机器学习三要素二、对数几率回归2.1算法原理2.1.1广义线性模型2.1.2对数几率回归2.2利用极大似然估计推导损失函数2.2.1确定概率密度（质量）函数2.2.2写出似然函数
第三人称&寒飔·2022-12-11 01:13

一篇博客详解朴素贝叶斯解分类问题

目录回归问题正则化Regularization分类问题—类别之间是独立的为什么不用回归解分类问题以概率的形式解分类问题抽盒机率→分类机率正态分布覆盖原理高斯分布函数极大似然估计求最优参数朴素贝叶斯法用同一个协方差三步骤模型的简化回归问题大概内容与之前的类似
尘心平·2022-12-10 16:15

educoder机器学习 --- EM算法

第1关：极大似然估计ABD第2关：实现EM算法的单次迭代过程importnumpyasnpfromscipyimportstatsdefem_single(init_values,observations
听书人123·2022-12-10 12:22

损失函数-负对数似然和交叉熵(Pytorch中的应用)

文章目录1、负对数似然损失函数1.1、似然1.2、似然函数1.3、极大似然估计1.4、对数似然1.5、负对数似然1.6、pytorch中的应用2、交叉熵损失函数2.1、信息量2.2、信息熵2.3、相对熵
CityD·2022-12-10 08:46

逻辑回归为什么使用对数损失函数

而在已知模型和一定样本的情况下，估计模型的参数，在统计学中常用的是极大似然估计方法。即找到一组参数θ，使得在这组参数下，样本数据的似然度（概率）最大。
saltriver·2022-12-10 08:45

潜变量模型

通常，最常用的办法就是极大似然估计（MLE），假设我们有一个数据集D=t1,t2...tn，包含了n个样本。最常用的高斯函数，就可以通过下式给
g8015108·2022-12-09 16:13

贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）

而常用的参数估计方法有：极大似然估计、最大后
huangjx36·2022-12-09 04:11

机器学习笔记之配分函数(三)对比散度

机器学习笔记之配分函数——对比散度引言回顾：随机最大似然求解模型参数的过程随机最大似然的缺陷吉布斯采样的缺陷与对比散度思想对比散度名称的由来从KL\mathcalK\mathcalLKL散度的角度描述极大似然估计对比散度的本质引言上一节介绍了随机最大似然
静静的喝酒·2022-12-08 13:51

手写朴素贝叶斯NB算法，对文章进行分类

根据极大似然估计
tcl890329·2022-12-08 09:30

机器学习——logistic回归

机器学习——logistic回归基础概念分类问题与回归问题Sigmoid函数基于最优化方法的最佳回归系数确定问题引出极大似然估计梯度上升算法梯度下降算法代码实现总结Logistic回归算法，又叫做逻辑回归算法
摆脱咸鱼·2022-12-07 17:10

概率论与数理统计学习笔记（5）——极大似然估计

为了后面学习中能够找得到地方复习这些概率论知识，所以这里整理了极大似然估计的笔记，所有参考内容放在最后。对了宝贝儿们，卑微小李的公众号【野指针小李】已开通，期待与你一起探讨学术哟~摸摸大！
野指针小李·2022-12-07 13:52

机器学习读书笔记之2 - 最大似然估计

最大似然法（Maximumlikelihood，ML）也称为最大概率估计、极大似然估计，基本思想是：当从参数模型y=f(m;x)中随机抽取几组样本观测值（数据）后，最合理的参数a的估计值，应该使得从模型中抽取该观测值的概率最大
linolzhang·2022-12-07 13:46

机器学习笔记之配分函数(二)——随机最大似然

随机最大似然引言回顾：对数似然梯度关于∇θL(θ)\nabla_{\theta}\mathcalL(\theta)∇θL(θ)的简化基于MCMC求解负相关于书中图像的解释引言上一节介绍了对包含配分函数的概率分布——使用极大似然估计求解模型参数的梯度
静静的喝酒·2022-12-07 13:11

机器学习与数据挖掘复习笔记

算法机器学习与数据挖掘目录机器学习与数据挖掘复习线性回归简介详解最小二乘法梯度下降法正规方程对比支持向量机决策树（ID3)分类重要概念构造过程优缺点ID3的原理最大熵模型ID3算法练习题讲解朴素贝叶斯基本原理例子优缺点距离度量KNN思想流程三要素优缺点EM算法基本思想预备知识极大似然估计
room_τ·2022-12-06 23:35

【For非数学专业】通俗理解似然函数、概率、极大似然估计和对数似然

文章目录1.似然函数与概率1.1似然函数与概率的初步认识1.2似然的定义1.3结合具体实例来深入理解似然与概率2.极大似然估计3.对数似然函数4.总结1.似然函数与概率1.1似然函数与概率的初步认识似然函数
jho9o5·2022-12-06 11:21

机器学习笔记之配分函数(一)对数似然梯度

场景构建包含配分函数的极大似然估计引言从本节开始，将介绍配分函数。
静静的喝酒·2022-12-06 11:50

机器学习（五）logistic回归

目录1.Logistic回归概述1.1Sigmoid函数1.2基于最优化方法的最佳回归系数确定1.2.1极大似然估计1.2.2梯度上升法1.2.3梯度下降算法2.Logistic实例分析2.1准备数据2.2
Ag11·2022-12-06 07:51

机器学习——Logistic回归

目录一、Logistic基本概念1.1Logistic回归1.2Logistic分布1.3基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类二、基于最优化方法的最佳回归系数确定2.1极大似然估计2.2梯度上升法
装进了牛奶箱中·2022-12-05 22:49

机器学习（五）——Logistic回归

目录Sigmoid函数最小二乘法（线性模型）数据是一维的数据是多维的对数线性回归（非线性模型）极大似然估计梯度下降算法Logistics回归相关代码理解使用梯度上升找到最佳回归系数：读取数据：梯度上升优化算法
doubaijj·2022-12-04 10:13

阅读笔记：《机器学习》西瓜书（7）——贝叶斯分类

贝叶斯分类贝叶斯决策论极大似然估计朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器贝叶斯网贝叶斯网的结构贝叶斯网络的推断EM算法本文参考贝叶斯分类最核心的概念来源于贝叶斯公式，即对于随机事件A和B：P(Ai∣B)=P
努力变强的EE狗·2022-12-03 16:29

人工智能面试总结-贝叶斯

说说极大似然估计的原理？图解极大似然估计说说朴素贝叶斯？说说朴素贝叶斯有什么优缺点？说说贝叶斯公式？说说贝叶斯公式的基本原理？说说朴素贝叶斯分类器？说说怎么理解朴素贝叶斯的“朴素”？
啥都生·2022-12-03 09:06

白话先验概率、后验概率以及极大似然估计

例子举个例子，有200个人，其中100个人是玩王者荣耀的，100个人不玩王者荣耀。其中，在玩王者荣耀的100个人中，有80个男性、20个女性；在不玩王者荣耀的100人中，有80个女性、20个男性。先验概率所谓先验概率，就是通过统计的方式得到的概率，比如P(玩王者荣耀)=100/200=1/2，这个概率是我们通过已知的数据统计得到的，这就是先验概率。后验概率在区分这两个概率的时候，大家可以按照名字里
飞飞呀·2022-12-03 06:36

先验概率、后验概率、极大似然估计

先验概率先验概率（priorprobability）是指根据以往经验和分析得到的概率。例如投硬币事件，我们在执行这个事件之前就已经了解其符合二项分布，然后直接根据二项分布分析出的概率被称作是先验概率。它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。在贝叶斯统计推断中，不确定数量的先验概率分布是在考虑一些因素之前表达对这一数量的置信程度的概率分布。例如，先验概率分布可能代表在将来的选举中投票给特定政
阿里斯顿k·2022-12-03 06:31

贝叶斯概率公式和先验后验和极大似然估计

先验概率是根据统计或者经验得到的（大的前提，积累性，过去式，基本不变性）后验概率是根据当前的条件和先验概率得出的概率，与当前的情况密切相关（现在进行时，情况繁多，）执果求因贝叶斯概率公式：贝叶斯公式就是根据先验来计算后验概率的公式极大似然估计
武凯的博客·2022-12-03 06:27

GAN理论的理解

然后用一个batch采样的方法，极大似然估计的方法，使得生成图片逼近原始图片。如下图所示的算法：上图蓝线是不同的G，分别是G1，G2，G3生成的的值，横坐标是D，纵坐
zpnkwxp2011·2022-12-03 03:24

对GAN中generator和discriminator的理解

参考资料：B站《李宏毅对抗生成网络(GAN)国语教程(2018)》首先介绍了极大似然估计的原理，假设我们有一组样本Pdata，我们需要估计出它的一个分布情况。
weixin_37901386·2022-12-03 03:54

深入浅出贝叶斯公式、极大似然估计和最大后验估计

前言表面上看，此公式仅仅是条件概率公式。但实际上贝叶斯公式蕴含着很多道理。根据张颢老师的描述，其可以表达成一种学习的过程，本文对其理解进一步细化为个人的理解，相当于学后感。一、贝叶斯公式的理解1.1认知层面P(B∣A)=P(A∣B)P(B)P(A)（1）P(B\midA)=\frac{P(A\midB)P(B)}{P(A)}（1）P(B∣A)=P(A)P(A∣B)P(B)（1）A是数据，B是认知（
JackChrist·2022-12-03 03:23

由极大似然估计理解GAN

一、（概率）生成模型生成模型，顾名思义它可以生成一些样本。它在训练时更关心数据本身的分布:P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)P(Y\midX)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)即公式中的P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)，如果得到了这个分布，就可以通过上述公式反向得到条件概率分布。假设说我利用GAN模型得到了P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)，那么我给出
JackChrist·2022-12-03 03:52

深度学习中需要掌握的数学1之概率统计

贝叶斯公式有哪些应用更加简单的理解贝叶斯举例1举例2举例3极大似然估计举例例子1例子2计算步骤先验分布、后验分布、似然估计的联系与区别参考文献常见的概率
joejoeqian·2022-12-02 20:27

机器学习面试题

逻辑回归二分类任务求解参数极大似然估计（对式子取对数、极值对应的参数）损失函数（交叉熵损失与极大似然一致、平方损失）、梯度下降/牛顿法集成学习baggingbagging采用了一种有放回的抽样方法来生成训练数据
路过的风666·2022-12-02 18:06

贝叶斯神经网络----从贝叶斯准则到变分推断

前言在认识贝叶斯神经网络之前，建议先复习联合概率，条件概率，边缘概率，极大似然估计，最大后验估计，贝叶斯估计这些基础极大似然估计一个神经网络模型可以视为一个条件分布模型p(y∣x,w)p(y|x,w)p
weiweiweimengting·2022-12-02 17:12

em聚类算法 java,聚类算法 - EM

二、预备知识1、极大似然估计极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已
李玉北·2022-12-02 13:38

缺失数据em算法python_EM算法

简单来说EM算法就是一种含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。EM算法的每次迭代由两步组成：第一是求期望，第二是求极大。EM算法在机器学习中有极为广泛的应用。
weixin_39934296·2022-12-02 13:56

java em算法_关于EM算法原理的分析与理解（Python实现）

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了。EM算法就是含有隐变量的概率
山林公子·2022-12-02 13:55

em算法python代码_EM算法Python实战

EM算法是一种迭代算法，主要适用于概率模型的参数估计，特别适用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率的估计。EM算法的每次迭代有两步组成：E步，求期望；M步，极大化。
weixin_39638086·2022-12-02 13:55

[贝叶斯九]之EM算法

简单来说EM算法就是一种含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。EM算法的每次迭代由两步组成：第一是求期望，第二是求极大。EM算法在机器学习中有极为广泛的应用。
背包_十年·2022-12-02 13:25

《统计学习方法》 第九章 EM算法(原理+代码)

EM算法EM算法是含有隐变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法含有隐变量的概率模型的数据表示为θ\thetaθ这里，YYY是观测变量的数据，ZZZ是隐变量的数据，θ\thetaθ是模型参数
小鹏AI·2022-12-02 13:54

机器学习笔记-朴素贝叶斯分类

在这章中，将会出现各种各样新的名词，例如朴素贝叶斯、贝叶斯估计、极大似然估计等等，这些都是概率模型最基本的知识点，也是重中之重的基础部分。
Pijriler·2022-11-30 19:53

机器学习——朴素贝叶斯算法

机器学习——朴素贝叶斯算法贝叶斯定理正向概率和逆向概率条件概率与全概率贝叶斯公式推导极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素可能性函数的作用拉普拉斯修正防溢出策略样例解释代码——使用拉普拉斯进行垃圾邮件分类构建文本向量从词向量到计算概率朴素贝叶斯分类器分类函数垃圾邮件分类总结朴素贝叶斯是有监督学习的一种分类算法
摆脱咸鱼·2022-11-30 16:50

机器学习 西瓜书 第七章贝叶斯分类器 读书笔记

然后是参数估计的内容，本章是介绍了频率主义学派的极大似然估计，即通过此方法找到可能性最大的参数。
猾枭·2022-11-30 15:46

机器学习 第七章 贝叶斯分类器

机器学习第七章贝叶斯分类器机器学习第七章贝叶斯分类器贝叶斯决策论极大似然估计朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器贝叶斯网EM算法阅读材料机器学习第七章贝叶斯分类器贝叶斯决策论极大似然估计朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器贝叶斯网
Avery123123·2022-11-30 15:44

机器学习 -- 《机器学习》(周志华) 第三章

机器学习–《机器学习》(周志华)第三章笔记文章目录机器学习--《机器学习》(周志华)第三章笔记注常用数学符号正交回归点距离线的距离是正交回归线性回归点垂直方向到线的距离将离散特征转为线性公式极大似然估计用途
小灰机大·2022-11-30 14:34

（三）朴素贝叶斯与垃圾分类Python代码实现

统计学习方法》第二版学习笔记知识点：朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法属于生成模型优点：算法逻辑简单，时空开销小缺点：条件独立性的假设可能会导致牺牲一定的分类准确性朴素贝叶斯的参数估计可以是极大似然估计或贝叶斯估计贝叶斯公式
十二十二呀·2022-11-30 13:52

生成模型--VAE

在训练过程中，VAE的主要目的是进行极大似然估计，为了使得隐变量服从某一分布，在参数估计的过程中采用了变分推断的思想。KL散度在变分推断中，我们希望望找到一个相对简单好算的概率分布q(z)q
发呆的比目鱼·2022-11-30 13:36

机器学习进阶：决策树与随机森林

信息熵事件越不确定熵越大，越确定熵越小，如果熵为0，表示这件事情一定发生，就好比你说了一句废话1.2条件熵H(Y|X)=H(X,Y)-H(X)，在X发生的前提下，Y发生新带来的熵1.3相对熵、互信息我们的目标函数可以是极大似然估计求最大值
不会产品的码农不是好的运营·2022-11-30 02:46

机器学习笔记之高斯分布(三)——从几何角度观察多维高斯分布

机器学习笔记之高斯分布——从几何角度观察多维高斯分布引言回顾：一维高斯分布多维高斯分布高斯分布的局限性(2022/11/18)回顾：协方差矩阵，马氏距离局限性的具体体现总结引言回顾：一维高斯分布在使用极大似然估计计算高斯分布最优参数一节中介绍了一维高斯分布
静静的喝酒·2022-11-29 19:10

统计学习方法 第四章 朴素贝叶斯法 学习笔记

文章目录第四章朴素贝叶斯法4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1基本方法4.1.2后验概率最大化的含义4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2学习与分类算法算法4.1朴素贝叶斯算法
辰明Xucy·2022-11-29 17:51

机器学习之 线性回归，lasso,ridge回归，对数几率回归（逻辑回归），线性判别分析

，3对应小中大）无序离散特征（one-hot编码）线性回归均方误差最小化（最小二乘估计）几何意义上是预测值和实际值的差平方（并不是垂直距离的误差，那样成了正交差）argmin(w,b)求最小值的w和b极大似然估计
倪风俠·2022-11-29 09:36
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