极大似然法第3页

EM（Expectation Maximization）算法原理

这时候我们可以用极大似然法（MLE），分别通过这50个男生和50个女生的样本来估计这两个正态分布的参数。但现在我们让情况复杂一点，就是这50个男生和50个女生混在一起了。

EmpGro·2018-03-09 16:38

模式识别学习笔记（2）——贝叶斯决策

将多个类别的样本放在一起分析训练参数模型非参数模型：无函数形式半参数：多个高斯函数混合而成，可表示任意分布的密度函数最小错误率决策基于先验概率决策，则最小错误率决策为基于后验概率决策，则最小错误率决策为极大似然法最小风险决策决策代价

Carol__Deng·2018-01-13 14:27

KL散度与极大似然

极大似然法是采用使L(θ)最大的θ的估计

ccbka·2017-11-23 23:35

用于分类的决策树的理解

相当于用极大似然法进行概率模型的选择。2C4.

Crystalajj·2017-11-18 21:06

周志华《Machine Learning》学习笔记（9）--EM算法

转自：http://blog.csdn.net/u011826404/article/details/68924781上篇主要介绍了贝叶斯分类器，从贝叶斯公式到贝叶斯决策论，再到通过极大似然法估计类条件概率

hhsh49·2017-11-05 20:53

西瓜书《机器学习》课后答案——chapter7

7.1试使用极大似然法估计西瓜数据集3.0中前3个属性的类条件概率。解答：假设类别C为随机变量，则它总共有两种取值：好瓜和坏瓜。

Vic时代·2017-10-17 00:00

面试中遇到过的问题

使用极大似然法MLE来估计w和b，最大化“对

N方琪·2017-09-27 00:38

西瓜书《机器学习》阅读笔记6——Chapter3_公式(3.27)的推导过程

极大似然法最大化：l(β)=∑i=1mlnp(yi|x^i;β)(1)并且有：p(yi|xi;ω,b)=yip1(x^;β)+(1−yi)p0(x^;β)(2)p0(x^;β)是预测为反例的概率:p0(

Vic时代·2017-09-12 17:43

机器学习-学习笔记学习总结归纳（第六周）

转化为也可转换为如何确定上述式子中的w和b我们可以通过使用极大似然法来估计w和b，经典算法有梯度下降法和牛顿法。线性判别分析LDA的思想先给定一个数据集具体定义如下当满足思想的时候，

DLNU-linglian·2017-07-21 14:12

机器学习-学习笔记神经网络

转化为也可转换为如何确定上述式子中的w和b我们可以通过使用极大似然法来估计w和b，经典算法有梯度下降法和牛顿法。线性判别分析LDA的思想先给定一个数据集具体定义如下当满足思想的时候，

DLNU-linglian·2017-07-20 22:33

机器学习实战笔记 3)贝叶斯分类器：实战篇

首先我们要假定其具有某种确定的概率分布模型，然后再使用极大似然法来估计其参数。所以在实践中，我们经常增加限制条件：样本的每个属性之间都是独立的，从而使用朴素贝叶斯分类器。

Warren_Liu·2017-03-30 17:26

机器学习算法总结--EM算法

如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据之后就可以直接使用极大似然法或者贝叶斯估计模型参数。但是当模型含有隐含变量的时候就不能简单的

spearhead_cai·2017-02-24 17:41

最小二乘法和极大似然法的区别与联系

对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值和观测值之差的平方和最小。而对于最大似然法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。显然，这是从不同原理出发的两种参数估计方法。在最大似然法中，通过选择参数，使已知数据在某种意义下最有可能出现，而某种意义通常指似然函数

Hi_Panda_CRL·2016-05-16 16:34

【机器学习实战】极大似然法

http://baike.baidu.com/link?url=3Ej1VIItwWd35sXeoRWRhcJkJLCFvzPzNIoTkAfai8ZIS4Ppcch4_maQ25FjNCU1Eplsp4k3oPKLyv6VIsPhsq一、最大似然法是一种具有理论性的点估计法，基本思想是，当从模型总体随机抽取N组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取N组样本观测值的概率最大。二、离散

wilbur·2016-03-21 12:00

1.2、logistic回归之极大似然法

极大似然法的基本思想：某位同学与一位猎人一起外出打猎，一只野兔从前方窜过。只听一声枪响，野兔应声到下，如果要你推测，这一发命中的子弹是谁打的？

qq_16365849·2016-02-06 17:00

拉格朗日对偶性和似然函数

前者需要求解满足所有已知条件并且使得熵最大的模型，后者需要求解满足间隔一致性约束条件并且使得几何间隔最大的超平面，归结起来其求解问题都是带约束的极值问题，其解决方法一般采用拉格朗日对偶原理，对于概率性问题也可以用极大似然法来求解

qq_18343569·2015-11-25 09:00

广义线性模型(logistic和softmax)

2.预测量xi和未知参数βi的非随机性：预测量xi具有非随机性、可测且不存在测量误差；未知参数βi认为是未知但不具随机性的常数，值得注意的是运用最小二乘法或极大似然法解出的未知参数的估计

·2015-11-11 04:40

数据挖掘经典算法——最大期望算法

已知的概率模型内部存在隐含的变量，导致了不能直接用极大似然法来估计参数，EM算法就是通过迭代逼近的方式用实际的值带入求解模型内部参数的算法。算法描述 &

·2015-11-01 14:09

高斯过程回归

通过选用不同的协方差核函数，这样看看测试值那个效果更好，至于函数过程中的参数，可以根据极大似然法，测试样本（x,y)的值求出来，测试的时候直接根据x的值就可以得到y的值了高斯回归的代码：点击打开链接

qq_18343569·2015-07-22 16:00

从信息论的角度理解极大似然法

极大似然法是采用使L(θ)最大的θ的估计

jteng·2014-11-06 20:00

为什么对高斯分布的方差的极大似然估计是有偏的？

首先，明白两点，（1）极大似然法得到的高斯方差是什么形式（2）什么是有偏。（1）先说第一个问题，用极大似然估计得到的高斯方差是什么。

qykshr·2014-04-09 22:00

R语言参数估计学习笔记

1.极大似然法的例子在没学习统计之前，我估计也这么做。学完统计要绕好大一圈，结果还是一样的，真是作死啊。2.R软件如何求方程的解。 2.1这还是个最大似然法求参数估计的例子。

一只小桃子·2014-01-24 11:00

参数估计

参数估计有多种方法，有最小二乘法、极大似然法、极大验后法、

hellonlp·2013-03-28 09:00

R语言学习系列(极大似然法)

第4章看得确实比较费劲，主要还是栽倒数学功底上了，极限求值，微分等东西早还给老师了，所以理解起来很困难。后来补了点高数，总算搞明白了。似然函数其实就是密度函数的变量常量化，参数变量化，然后求极大值点下的参数值作为参数估计值（前提当然是必须有极大值存在，连续，一阶导存在），因此需要对似然函数求一阶导，得出似然方程或者对数似然方程。对于一个参数的求起来比较容易，对于两个参数的，需要先固定一个参数变量求

hawksoft·2012-05-23 21:00

【统计技术】SAS中聚类和分类

分类的方法简单向量距离分类法贝叶斯分类KNN（K近邻）算法极大似然法逻辑回归贝叶斯分类贝叶斯定理公式：

wireless_tech·2011-05-20 19:00

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