极大似然估计第8页

R语言-回归系数的极大似然估计

老师要求我们对回归方程中的回归系数进行极大似然估计，回归方程如下：计算步骤如下：步骤一：写出似然函数log(β)，其中的β为(β0,β1,β2)t(β_0,β_1,β_2)^t(β0,β1,β2)t步骤二

书槑·2022-11-28 19:15

【机器学习笔记10】EM算法——直观理解与详细推导

目录似然函数极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）极大似然估计应用求解极大似然估计初识EM算法问题引入隐变量直观理解EM算法隐变量的后验概率分布EM算法公式详细推导含隐变量的对数似然函数利用

Twilight Sparkle.·2022-11-28 16:10

《机器学习》读书笔记1——基本概念

文章目录一、统计学习方法的概述二、机器学习的主要任务2.1什么是模型2.2极大似然估计2.3生成式模型和判别式模型2.3.1生成式模型和判别式模型区别2.3.2为啥判别式模型预测效果更好2.4损失函数2.5

神洛华·2022-11-28 16:39

机器学习-自编码器，变分自编码器及其变种的基本原理（一）

最后补充了极大似然估计这一数学知识，以及对变分自编码器的问题的优化。目录引入自编码器的目的：监督学习和无监督学习：自编码器原理：自编码器变种：变分自编码器(VariationalAuto-E

weixin_46737548·2022-11-28 13:28

机器学习中的数学基础（三）：随机变量

机器学习中的数学基础（三）：随机变量3随机变量3.1离散型随机变量3.2连续型随机变量3.3简单随机抽样3.4似然函数3.5极大似然估计在看西瓜书的时候有些地方的数学推导（尤其是概率论的似然、各种分布）

三耳01·2022-11-28 13:58

批量建模:单因素二分类logistic回归

不同于线性回归中对于参数的推导，我们在这里运用的方式不再是最小二乘法，而是极大似然估计。logistic回归适用的因变量为二分类的分类变量。在寻找某疾病危险因素中为二分变量即患病与不患病；自变量为分类

茅逗逗·2022-11-28 03:23

机器学习-（手推）线性回归2-最小二乘法（概率视角）-研究LSE和MLE的关系

前期回顾：一、LSE（最小二乘估计）说明：y的ε（即噪声服从高斯分布）二、MLE（极大似然估计）结论：从概率视角分析：MLE（极大似然估计）与LSE（最小二乘估计）是等价的。

M鱼小刀·2022-11-27 22:23

机器学习——线性回归与分类（包括部分公式推导）

p=22&spm_id_from=pageDriver文章目录1线性回归1.1最小二乘法LSE1.2极大似然估计MLE1.3最大后验概率估计MAP1.4线性回归的三大特点及其延申方法2正则化2.1LASSO

路过的风666·2022-11-27 21:06

机器学习笔记之线性回归——从概率密度函数角度认识岭回归

机器学习的笔记之线性回归——从概率密度函数角度认识岭回归引言回顾极大似然估计与最大后验概率估计概率密度角度认识最小二乘法构建思路推导过程：引言上一节介绍了L2L_2L2正则化在线性回归中的应用——岭回归

静静的喝酒·2022-11-27 14:19

机器学习朴素贝叶斯算法

一、极大似然估计：已知x，判断y的概率：利用后验概率最大化上面的后验概率最大化由先验概率和条件概率组成：先验概率：条件概率：二、朴素贝叶斯：算法（极大似然估计）输入：训练集：示例输出：示例x所属类别y先验概率

RuiJie_Wang_·2022-11-27 13:10

深度学习第二次作业

首先，最小化平方损失函数本质上等同于在误差服从高斯分布的假设下的极大似然估计，然而大

Guo_weiqi·2022-11-27 09:07

Task02详读西瓜书+南瓜书第3章

文章目录前言1一元线性回归与多元线性回归**线性模型的优点：**线性回归里面的属性值最小二乘法“参数估计”极大似然估计2对数几率回归逻辑回归的损失函数信息熵的概念相对熵的概念从极大似然函数和信息论退出的损失函数都是一样的

数据闲逛人·2022-11-27 03:01

（一）贝叶斯统计

频率派学习的准则就是极大似然估计，贝叶斯派则是最大后验估计。举个例子看一下贝叶斯的应用：2..最大后验概率估计举一个例子看一下两个门派的区别：贝叶斯派不仅考虑当前的分布，也会考虑先验的分布

Billie使劲学·2022-11-26 20:52

学习笔记1：线性回归和逻辑回归、AUC

复习笔记1——线性回归和逻辑回归文章目录复习笔记1——线性回归和逻辑回归一、机器学习基本概念1.1什么是模型1.2极大似然估计1.3为啥使用梯度下降法求解1.4梯度下降法本质1.5梯度下降的算法调优1.6

神洛华·2022-11-26 19:27

线性分类器及Python实现

线性分类器及Python实现线性分类实际问题样本描述爱因斯坦求和约定寻找分类直线（超平面）的方法LOGISTIC分析极大似然估计的梯度上升法样本点正确率的计算和预测代码实现数据导入数据的训练集和测试集Python

迟钝皮纳德·2022-11-26 13:26

极大似然函数求解_极大似然估计法的理解指南

原标题：极大似然估计法的理解指南今天讲一个在机器学习中重要的方法——极大似然估计。这是一个，能够让你拥有拟合最大盈利函数模型的估计方法。

weixin_39648539·2022-11-26 11:18

matlab求多元极大似然估计,matlab求极大似然估计

1,,l分别估计参数?i,i=1,...,k,并称其为?i的矩估计。2、最大似然估计法设总体X有概率密度f(x;?)(或分布律p(x;?)),?=......基于遗传算法的威布尔分布的参数估计及MATLAB实现_机械/仪表_工程科技_专业资料。基于极大似然法的基本原理和优化模型求解的特点,将遗传算法应用于可靠性寿命分布模型......,?k使得似然函数L(?1,...,?k)达到最大,则称它为参数

戴某DEMO·2022-11-26 11:16

最小二乘法与极大似然估计

本文以线性回归模型为例，介绍了两种参数估计方法，即最小二乘法和极大似然估计法，阐述了两者之间的区别与联系。

luxurie·2022-11-26 11:40

参数估计、点估计、极大似然估计

快速了解：参数估计，估计的是随机变量分布的参数。可以先去博主的另一篇文章了解随机变量及其分布。所谓分布的参数，例如正态分布XXX~N(u,σ2)N(u,\sigma^2)N(u,σ2)，u,σu,\sigmau,σ就是正态分布的参数。后面要讲的点估计就是已知总体的一个样本，估计分布的参数。例如知道正态分布的一个样本，估计总体参数uuu,σ\sigmaσ。参数估计指估计分布的参数。点估计，是已知一个

张之海·2022-11-26 11:37

极大似然估计法（Maximum likelihood estimation, MLE）

极大似然估计法（Maximumlikelihoodestimation,MLE），是一种用来估计概率模型参数的方法。

GinGinXia·2022-11-26 11:34

ARIMA模型

method=CSS-ML，系统默认的是条件最小二乘估计和极大似然估计的混合方法；method=ML，极大似然估计；meth

qq_48566899·2022-11-26 11:28

机器学习——线性回归

目录1、最小二乘法及其几何意义2、最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE(极大似然估计)3、正则化-岭回归4、正则化-岭回归-概率角度-高斯噪声高斯先验这一阵子重新回顾了机器学习的几个基础模型和一些重要的概念

chendelun·2022-11-26 07:11

Python手撸机器学习系列（二）：逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）(附Python实现坐标点分类及鸢尾花分类)

目录一、原理1.1将回归变为分类1.2目标函数的确立1.2.1极大似然估计求目标函数1.3求解二、代码实现2.1平面坐标点的分类2.2鸢尾花分类三、联系方式一、原理1.1将回归变为分类逻辑斯蒂回归是一个经典的二分类模型

锌a·2022-11-26 02:21

岭回归与Lasso回归

和多元线性回归相似，岭回归的参数估计也是采用OLS（极大似然估计）原理多元线性回归的参数估计：β^=argmin⁡β^∑i=1n(yi−xi′β^)2\hat{\beta}=\mathrm{arg}\min

Logistic..·2022-11-25 23:05

【机器学习】似然函数

目录似然和概率极大似然估计极大似然估计解决的问题极大似然估计的解决方案具体例子似然和概率似然和概率都可以理解为“可能性”，但是它们针对的对象不一样，似然函数是关于Θ的函数，概率密度函数是关于x的函数。

sword_csdn·2022-11-25 21:25

面试必备！卖萌屋算法工程师思维导图—统计机器学习篇

下面是第二部分统计机器学习的内容~公众号后台回复【思维导图】获取完整手册（Xmind脑图源文件，学习起来更方便(ง•_•)ง统计机器学习线性回归回归方程：Y=WX解析解：损失函数-最小二乘法用高斯概率密度函数表示出y，然后进行极大似然估计理解

夕小瑶·2022-11-25 17:05

头歌平台-机器学习-EM算法

EduCoder平台：机器学习—EM算法第1关：极大似然估计第2关：实现EM算法的单次迭代过程编程要求：根据提示，在右侧编辑器补充Begin-End段中的代码，完成em_single(priors,observations

Pretend ^^·2022-11-25 14:33

MIMO雷达极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation Using MIMO Radar）

上学期事情太多，占了很多坑最后都没有填。这学期逐渐步入正轨，尽量把所学所想及时更新。本文从最大似然估计的基本理论出发，结合MATLAB最后做MIMO雷达ML参数估计。参考书《现代信号处理（第三版）张贤达著p35》最大似然估计基本思想是：在对被估计的未知量没有任何先验知识的情况下，利用已知的若干观测值估计该参数。其中似然函数是包含未知参数信息的可能性（likelihood）。满足高斯分布的概率密度函

_就是玩儿_·2022-11-25 07:44

EM算法与GMM算法

EM是GMM的基础，即高斯混合模型基础知识点：方差、协方差、高斯分布、极大似然估计、贝叶斯公式、K-means算法jensen不等式：f(θx+(1−θ)y)≤θf(x)+(1−θ)f(y)f(\thetax

nono_x·2022-11-25 03:19

机器学习基础 EM算法

文章目录一、初识EM算法二、EM算法介绍1.极大似然估计1.1问题描述1.2用数学知识解决现实问题1.3最大似然函数估计值的求解步骤2.EM算法实例描述3.EM算法流程三、EM算法实例1.一个超级简单的案例

落花雨时·2022-11-24 07:43

【机器学习】EM算法

EM算法目录一、似然函数与极大似然估计二、Jenson不等式三、数学期望的相关定理四、边缘分布列五、坐标上升法六、EM算法1.概论2.算法流程3.算法的推导4.敛散性证明一、似然函数与极大似然估计例一现有一个不透明的罐子

酱懵静·2022-11-24 07:07

机器学习：贝叶斯分类器

（补充）极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！

平平无奇公大人·2022-11-24 02:56

朴素贝叶斯法

目录概述基本方法后验概率最大化朴素贝叶斯的参数估计极大似然估计朴素贝叶斯算法（NaiveBayesAlgorithm）贝叶斯估计代码实现运行结果参考资料概述朴素贝叶斯(NaiveBayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法

我已经流浪了如此之久·2022-11-23 19:43

机器学习从入门到精通——贝叶斯算法及朴素贝叶斯原理推导实现

贝叶斯算法及朴素贝叶斯贝叶斯算法及朴素贝叶斯朴素贝叶斯原理算法推导条件独立假设参数估计极大似然估计贝叶斯估计贝叶斯算法实现准备数据GaussianNB高斯朴素贝叶斯极大似然估计的一般步骤贝叶斯算法及朴素贝叶斯朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法

小陈phd·2022-11-23 16:15

决策树id3算法 java_决策树ID3算法的java实现

决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计

考试点·2022-11-23 14:10

【时间序列分析基础系列之一】随机性时间序列模型

独立增量随机过程二阶矩过程与宽平稳过程严平稳随机过程正态过程1.1.3动态性2算子2.1差分算子2.2格林函数2.3后移算子3分解3.1Wold分解4参数估计4.1直接估计法4.1.1矩估计4.1.2极大似然估计

SOMBAM·2022-11-23 12:09

数理统计复习笔记一——统计中常用的抽样分布(卡方分布，t分布，F分布)

1.1次序统计量 1.2样本偏度与样本峰度 1.3经验分布函数 1.4抽样分布2.统计中的常用分布 2.1卡方分布 2.2t分布 2.3F分布3.指数型分布族（和广义线性模型有关）4.点估计 4.1极大似然估计

诡秘愚者·2022-11-23 11:43

从零开始的深度学习之旅(3)

目录神经网络的损失函数1.损失函数的引入2.损失函数3.回归：误差平方和SSE3.1MSE的使用3.2二分类交叉熵损失函数3.3极大似然估计推导二分类交叉熵损失3.4用tensor实现二分类交叉熵损失4

ren9855·2022-11-23 11:06

西瓜书第三章学习心得

纵坐标的差的和的最小值之前理解为点到线的距离最小了，这其实是正交回归机器学习三要素1.模型：确定假设空间2.策略：损失函数3.算法：求解损失函数的最小值，得出参数所以对于线性回归1.模型就是线性模型2.策略一般运用极大似然估计

keepgoingYi·2022-11-23 08:27

机器学习-白板推导系列（笔记）

机器学习-白板推导系列第一讲：数学基础-概率-高斯分布1-极大似然估计（2020/3/15-20：24）第二讲：数学基础-概率-高斯分布2-极大似然估计-有偏vs无偏--二维（2020/3/15-21：

本渣渣·2022-11-23 07:41

深度学习——损失函数推导过程（三个方面诠释损失函数的由来意义）

损失函数大致分为3类方法最小二乘法极大似然估计法交叉熵1.最小二乘法这个方法是最显而易懂的，假设x是真实值，y是预测值，那么∣x−y∣|x-y|∣x−y∣式子（1）就是指真实值与预测值之间的偏差。

INVinci_BY·2022-11-23 03:58

李航博士《统计学习方法》第一章课后习题参考答案

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。

Siyu_Zhu·2022-11-23 00:33

朴素贝叶斯详细推导理解

文章目录1.公式推导1.1先验后验1.2条件概率公式1.3独立性假设1.3朴素贝叶斯推导2.朴素贝叶斯参数估计2.1极大似然估计2.2贝叶斯估计1.公式推导1.1先验后验先验概率：事件发生前的预判概率。

Suppose-dilemma·2022-11-22 19:43

机器学习之朴素贝叶斯（算法详细推导）

条件概率P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)极大似然估计离散型——分布函数假设样本服从二项分布目标为maxθP(X∣θ)max

Diana003·2022-11-22 19:06

朴素贝叶斯常见问题总结

损失函数：0-1损失参数估计方法：极大似然估计、贝叶斯估计原理：这里的期望风险最小化等价于后验概率最大化。常见的问题总结：1、需要会后验概率最大化的公式的

RJJU·2022-11-22 18:24

西瓜书第三章——线性模型

西瓜书第三章——线性模型前言一、一元线性回归0、一些基本概念1、算法原理2、线性回归的最小二乘估计和极大似然估计2.1、最小二乘法2.2、极大似然估计法3、求解ω和b3.1、凸函数3.2、海塞矩阵及其半正定性

hitsugaya837·2022-11-22 16:09

机器学习——04朴素贝叶斯（补充）

在朴素贝叶斯中，提到了两种估计概率的算法：一个是极大似然估计，一个是贝叶斯估计。另外，在b站的视频中，提到了模型的两种估计方法：一个是最大似然估计，一个是奥卡姆剃刀。

平行世界里的我·2022-11-22 14:44

最大似然估计程序c语言,极大似然估计(示例代码)

cyx 22·2022-11-22 02:44

朴素贝叶斯的详细讲解及其Python实现

朴素贝叶斯公式推导朴素贝叶斯法的参数估计拉普拉斯平滑用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况。这时会影响到后验概率的计算结果，使分类产生偏差。解决这一问题可以采用拉普

三岁就很萌@D·2022-11-21 19:02

机器学习笔记

模型的评估与选择01.1经验误差与过拟合01.1.1过拟合和模型选择01.2模型选择时的评估方法01.3性能度量01.4比较检验01.5偏差与方差02线性模型02.1基本形式02.2线性回归02.3对数几率回归极大似然估计

maluyao17·2022-11-21 16:30

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