贝叶斯估计

matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计

我们建立了完整的MS-ARMA-GARCH模型及其贝叶斯估计。使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，我们开
·2021-02-17 22:22

第九课.朴素贝叶斯分类器

目录朴素贝叶斯算法原理朴素贝叶斯参数估计极大似然估计贝叶斯估计朴素贝叶斯算法流程实验：Numpy实现朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯算法原理若P(X)P(X)P(X)表示事件XXX发生的概率；P(Y∣X)P(
tzc_fly·2021-01-28 00:26

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19664MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。蒙特卡洛马尔可夫链Metropolis-Hastings算法问题如果需要计算有复杂后验pdfp（θ|y）的随机变量θ的函数f（θ）的平均值或期望值。您可能需要计算后验概率分布p（θ）的最大值。解决期望值的一种方法是从p（θ）绘制N个随机样本，当N足够大时，我们可以通过以下公式逼近期望值或最大值将相
拓端研究室·2021-01-25 16:51

第二周【任务2】贝叶斯估计，估计、偏差和方差，逻辑回归

任务名称：贝叶斯估计，估计、偏差和方差，逻辑回归任务简介：学习花书5.5-5.7.1章，观看讲解视频(1.估计、偏差和方差2.贝叶斯估计3.逻辑回归)任务详解：贝叶斯公式，另外一种参数估计方法贝叶斯估计
西风瘦马1912·2020-12-03 04:12

matlab贝叶斯优化工具箱_经济学人的神器——BEAR(贝叶斯估计、分析和回归工具包)...

BayesianEstimation,AnalysisandRegression(简写为BEAR)Toolbox是欧央行(ECB)发布的一个综合(面板)VAR工具箱，通过图形用户界面(GUI)即可轻松实现多元时间序列(面板)的贝叶斯估计
weixin_39654322·2020-11-28 12:51

算法工程狮六、频率派与贝叶斯派

频率派的代表主要就是极大似然估计(MLE)，而贝叶斯学派的代表有极大后验估计和贝叶斯估计。
ManSsssuper·2020-11-13 11:55

李航《统计学习方法》第2版 第4章课后习题答案

习题4.1习题4.2这里先验为什么设为狄利克雷，后面接着有我总结的解释贝塔分布与狄利克雷分布，以及贝叶斯估计的先验设为狄利克雷分布的原因。也可参考文末链接（第一个链接讲的挺通俗易懂）。
#苦行僧·2020-11-11 23:39

李航《统计学习方法》第2版 第1章课后习题答案

习题1.1题目：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。
#苦行僧·2020-11-07 19:16

《统计学习方法》之 朴素贝叶斯 读书笔记

朴素贝叶斯法与贝叶斯估计是两个不同的概念。
亚你好瑟瑟·2020-10-23 23:06

面试题汇总2（吐血整理）

，SVM，EM，最大篇，集成学习等），值得反复看好几遍，每一遍都会加深理解；尤其是学习理论：贝叶斯决策理论/假设空间概念/经验风险，结构风险/各类损失函数之间的区别与联系/极大似然估计，最大后验估计，贝叶斯估计的区别与联系
一种tang两种味·2020-10-18 20:32

线性回归损失函数构造：极大似然法和贝叶斯估计的视角

目录线性回归基础方法：最小二乘极大似然法估计估计思想线性回归中应用贝叶斯估计估计思想贝叶斯公式最大后验估计最大后验估计应用线性回归独立重复试验线性回归基础方法：最小二乘对于线性回归模型Y=Xβ+uY=X
高延君·2020-10-06 11:34

机器学习笔记——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法贝叶斯定理概率事件条件概率联合概率朴素贝叶斯算法极大似然估计贝叶斯估计代码实现参考文献贝叶斯定理概率事件事件A发生的概率记为P(A)P(A)P(A)，事件B发生的概率记为P(B)P(B)P
DylanHOO·2020-09-17 00:57

参数估计与假设检验的通俗理解

从估计形式看，区分为点估计与区间估计：从构造估计量的方法讲，有矩法估计、最小二乘估计、似然估计、贝叶斯估计等。
金戈拉斯·2020-09-16 23:13

极大似然估计，最大后验概率估计(MAP)，贝叶斯估计

1、贝叶斯公式三种参数估计方法都和贝叶斯公式有关，因此首先从分析贝叶斯公式入手：贝叶斯公式可以表达为：posterior：通过样本X得到参数的概率likehood：通过参数得到样本X的概率prior：参数的先验概率，一般是根据人的先验知识来得出的。比如人们倾向于认为抛硬币实验会符合先验分布：beta分布。当我们选择beta分布的参数时，代表人们认为抛硬币得到正反面的概率都是0.5evidence：
vivi·2020-09-16 10:17

最大似然估计，最大后验估计，贝叶斯估计

这三种方法都是监督学习中的参数估计方法，假定已知data的分布形式（比如第二章里介绍的各种分布），但是需要确定参数。1最大似然估计MaximizeLikelihoodEstimation等价于曲线拟合中的最小二乘法，MLE把待估的参数看作是确定性的量，只是其取值未知，缺点：容易导致过拟合。最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。MLE一个非常重要的假设，
Junjian Zhang·2020-09-16 09:21

先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率

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，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。先验概率的分类利用过去历史资料计算得到的先验概率，称为客观先验概率；当历史资料无从取得或资料不完全时，凭人们的主观经验来判断而得到的先验概率，称为主观先验概率。先验概率的条件先验概率是通过古典概率模型加以定义的，故又称为古典概率。古典概率模型要求满足两
guohecang·2020-09-16 09:32

MLE估计和MAP估计 —— 基础解析与实例

开头最近在学习机器学习的过程中，了解到了三种参数估计方法，最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）、最大后验概率估计（MaximumAPosteriorEstimation）和贝叶斯估计
#1238852·2020-09-16 09:23

最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计理解（转

看了这篇文章，写一些自己的理解。1.最大似然估计MLE：通过令导数等于零求得使对数似然函数最大化的参数。2.最大后验估计MAP：核心公式——条件概率公式P(thita|x)=(P(x|thita)*P(thita))/P(x)这里求令P(thita|x)最大的thita,和P(x)无关则约去。所以MAP最大化的函数相比于MLE多了一个thita的先验分布P(thita),如果P(thita)是一个
朝回走起·2020-09-15 21:33

白话机器学习算法（九）朴素贝叶斯

朴素贝叶斯，确实很朴素，原理也很简单，但是用途很厉害；很多涉及概率的机器学习算法都要用到这些东西：最大似然估计（MLE），贝叶斯估计（最大后验MAP），EM(也是最大似然估计，只是方法不同)，最大熵；先说点废话
wangxin110000·2020-09-14 20:13

多元正太分布下贝叶斯估计法的参数估计

模式识别作业，书上只有一维正太变量的贝叶斯估计法的推导过程；这里给出多元正太分布下的贝叶斯估计的推导过程。（本人比较懒，直接上图趴。。。）
躺在朱一龙睫毛写代码·2020-09-14 19:25

参数估计方法整理

常见点估计方法：矩估计、最小二乘估计、极大似然估计、贝叶斯估计区间估计：利用已知的抽样分布、利用区间估计与假设检验的联系、利用大样本理论一、点估计1、矩估计矩估计法的理论依据是大数定律。
destiny1994·2020-09-14 07:10

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、
brilliantyoho·2020-09-14 06:42

统计学习方法_习题

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的随机变昼上的概率分布。
稀饭粥9999·2020-09-13 02:13

《统计学习方法》第4章朴素贝叶斯法与贝叶斯估计

前言写本文章主要目的是复习（毕竟之前看纸质版做的笔记），对于证明比较跳跃和勘误的地方我都做了注解，以便初学者和以后复习地时候快速阅读理解不会卡住。本文原文将书上所有证明给出，由于CSDN的公式编辑器公式支持不全，有些公式没法正常显示，欢迎点击此处查看原文,个人技术博客：SnailDove文章目录前言朴素贝叶斯法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
SnailDove·2020-09-12 18:04

机器学习_线性回归模型

最小二乘线性回归（OLS）b.L2正则：岭回归（RidgeRegression）c.L1正则：Lasso1.1.2概率解释最小二乘线性回归等价于极大似然估计Recall:极大似然估计线性回归的MLE正则回归等价于贝叶斯估计小结
qq_389825161·2020-09-12 03:19

机器学习常用算法总结（学习向）

决策树5.集成学习6.逻辑斯蒂回归7.最大熵模型8.支持向量机9.期望最大化算法10.聚类11.隐马尔可夫模型12.条件随机场1.感知机模型2.k近邻算法kd树的构造kd树的搜索3.朴素贝叶斯极大似然估计贝叶斯估计
爱暖阳真是太好了·2020-09-11 21:22

一图了解机器学习底层原理

机器学习脉络框架如下图所示:由极大似然估计可以推导出KL散度、贝叶斯估计、贝叶斯参数估计、HMM参数估计以及正态参数估计。首先针对KL散度，KL散度是距离度量的一种方式。
Justin-wu·2020-08-25 09:40

matlab实现MCMC的马尔可夫切换ARMA - GARCH模型估计

我们制定了完整的MS-ARMA-GARCH模型及其贝叶斯估计。这有利于使用马尔可夫链蒙特卡罗方法，并允许我们开发一种算法来计算我们模型的方案和参数的贝叶斯估计。图1和图2比较了两种模
LT_Ge·2020-08-24 17:26

最大似然估计、最大后验估计和贝叶斯估计的关系

最大似然估计（MLE）原理：设X1,X2…Xn是取自总体X的一个样本，样本的联合密度（连续型）或联合概率密度（离散型）为f(X1,X2…Xn;Θ)。当给定样本X1,X2…Xn时，定义似然函数为L(Θ)=f(X1,X2…Xn;Θ)。L(Θ)看作参数Θ的函数，极大似然估计法就是用使L(Θ)达到最大值的去估计真实值Θ。L()=，称为Θ的极大似然估计（MLE）。最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设，就
拙翔峰·2020-08-24 05:08

最大似然估计与贝叶斯估计

在这两种估计中，都是假设样本概率密度函数形式已知，需要估计的是是概率密度函数中的参数。虽然使用贝叶斯方法和最大似然估计的结果很相似，但这两个方法在本质上有很大的不同。在最大似然估计方法中，我们把需要估计的参数向量看作是一个确定而未知的参数。而在贝叶斯学习方法中，我们把参数向量看成是一个随机变量，已有的训练样本使我们把对于参数的初始密度估计转化为厚颜概率密度。
zldeng_scir·2020-08-24 05:18

先验分布/后验分布/似然估计）

对【先验分布/后验分布/似然估计】介绍的很清晰https://blog.csdn.net/qq_23947237/article/details/78265026上述文章对贝叶斯估计的内容介绍的不多https
visionshop·2020-08-24 03:15

最大似然估计与贝叶斯估计的区别

为什么要有参数估计举个很简单的实际例子，我们国家每隔一段时间需要进行人口普查，但是因为我国国土面积太大，人口太多，不太可能真正挨个人口进行统计，所以可以统计部分人口样本，然后根据这部分样本的参数去描述人口的总体分布情况。那为什么我们可以这么干？因为我们对整体分布的形式是知晓的，比如我们知道全国人民的身高体重服从正态分布，这样我们只需要取得部分样本的数据，然后估计正态分布的均值与方差即可。否则，我们
lynn_0909·2020-08-24 02:21

参数估计之最大似然估计法和贝叶斯估计法（点估计）

1.补充些gay率论知识：（1）随机变量的独立性和相关之间的关系简单的一句话就是相关系数为0是两变量独立的必要非充分条件统计学上的相关一般指线性相关，可以用相关系数这个指标来说明期相关程度相关可以认为是一种映射，故可以分为线性映射和非线性映射线性映射：设映射f是线性映射，即满足(1)f(a+b)=f(a)+f(b)(2)f(ca)=cf(a)而在统计中存在随机扰动项e，即y=f(x)+e，故相关性
惊鸿罩影·2020-08-24 02:04

参数估计：最大似然估计、贝叶斯估计与最大后验估计

简介：在概率统计中有两种主要的方法：参数统计和非参数统计（或者说参数估计和非参数估计）。其中，参数估计是概率统计的一种方法。主要在样本知道情况下，一般知道或假设样本服从某种概率分布，但不知到具体参数（或者知道具体模型，但不知道模型的参数）。参数估计就是通过多次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。（当你推出参数的极大可能值时，就相当于知道了分布及其参数情况，就可以利用它来推测其他样例出现的概
AceMa·2020-08-24 01:29

似然估计，最大后验，贝叶斯估计的区别

概率分布的参数估计一直没搞清各种方法,如最大似然（maximumlikelihood），最大后验(maxaposterior),贝叶斯估计（Bayesianestimation）的区别，最近看到一张图，
likejoey·2020-08-24 01:43

贝叶斯估计与最大似然估计

贝叶斯估计P(θ|x)=P(x|θ)P(θ)∑θP(x|θ)P(θ)θ表示一个事件发生的概率，例如扔一个硬币的结果正面朝上的概率，这个概率θ是一个随机变量，P(θ)为θ的先验分布，“先”表示在实验之前，
wxing2008666·2020-08-23 23:28

机器学习理论《统计学习方法》学习笔记：第四章 朴素贝叶斯法

学习笔记：第四章朴素贝叶斯法4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4.2.3贝叶斯估计本章概要
紫芝·2020-08-21 10:57

python实现参数估计

从估计形式看，区分为点估计与区间估计：从构造估计量的方法讲，有矩法估计、最小二乘估计、似然估计、贝叶斯估计等。
DD-Kylin·2020-08-19 19:29

贝叶斯估计

我们现在讨论的点估计问题，无论你用矩估计也好，用极大似然估计也好或其他方法也好，在我们心目中，未知参数θθ简单地是一个未知数，在抽取样本之前，我们对θθ没有任何了解，所有的信息全来自样本。贝叶斯学派则不然，它的出发点是：在进行抽样之前，我们已对θθ有一定的知识，叫做先验知识。这里“先验”的意思并非先验论，而只是表示这种知识是“在实验之前”就有了的，也有人把它叫做验前知识，即“在实验之前”的意思。贝
jk大懒猫·2020-08-19 04:57

无参密度估计：KDE和KNN

无参密度估计：KDE和KNN最大似然估计和贝叶斯估计应用于数据的密度函数形式已知但参数未知的情况，然而并非所有的情况下数据的密度函数的形式是已知的。针对于这种情况，我们可以选择一些无参密度估计方法。
一头大萝北·2020-08-18 22:14

基于贝叶斯估计的概率公式推导

统计学习方法第四章贝叶斯估计题参考1：https://blog.csdn.net/bumingqiu/article/details/73397812参考2：https://blog.csdn.net/
zhuzhongzhuo·2020-08-18 07:33

共軛分布与贝叶斯估计

从最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）和贝叶斯估计中的贝叶斯估计我们知道，贝叶斯学派认为给定一组观测数据X=（x1,x2,,,,,xn）X=（x_1,x_2,,,,,x_n）X=（x1,x2,
风吹草地现牛羊的马·2020-08-17 23:04

【机器学习】贝叶斯概率思维笔记

课程来源知乎live-贝叶斯概率思维目录贝叶斯概率贝叶斯定理贝叶斯估计贝叶斯网络推荐书籍涉及名词前言规则VS统计基于规则的理性主义：如专家系统基于统计的经验主义：如贝叶斯基于规则需要专业知识体系，容易定义
Vincent_gc·2020-08-17 21:30

贝叶斯定理与贝叶斯估计

贝叶斯公式如果我们把事件A看成“结果”，把诸事件B1,B2,…,Bn看成导致这结果可能的“原因”，而事件A只能伴随着“原因”B1,B2,…,Bn其中之一发生。又已知各“原因”Bi的概率和在每个“原因”下A的概率。若要求A的概率时，通常用全概率公式。如果在该试验中，事件A已经发生，要求出某个“原因”Bi导致该结果发生的概率，要用到一下介绍的Bayes公式。设一完备事件组B1,B2,…,Bn，则对任一
小菜鸟快快飞·2020-08-17 18:23

概率论与统计(四) 参数估计（点估计、区间估计）

文章目录1.基础知识1.1中心极限定理1.2正态分布中的样本均值与方差2.点估计2.1矩估计2.2最大似然估计2.3贝叶斯估计3.单总体区间估计3.1单总体比例估计3.2单总体均值估计3.3单总体方差估计
转大数据的环境人·2020-08-17 17:19

统计学习方法-李航（2）

统计学习方法-李航（第一章2）如何对经验风险进行矫正经验风险最小化（ERM）缺点结构风险最小化极大似然估计和贝叶斯估计（PR）极大似然估计贝叶斯估计如何对经验风险进行矫正在现实中，由于训练样本数目有限，
萌即正义Zitrone·2020-08-17 14:52

Particle Filter Tutorial 粒子滤波：从推导到应用

.重要性采样4.SISFilter(SequentialImportanceSampling)5.重采样6.SIR粒子滤波SamplingImportanceResamplingFilter由最基础的贝叶斯估计开始介绍
ErinLiu❤·2020-08-17 13:13

学习理论-PAC理论

学习理论1、基本概念2、PAC理论3、VC维4、极大似然，最大后验概率，贝叶斯估计5、模型评估与评价指标6、模型诊断调参二、PAC理论概率近似正确（PAC）理论是从概率的角度来衡量模型的正确率，给出了PAC
myazi·2020-08-17 06:02

机器学习2：朴素贝叶斯分类器Naïve Bayes Classifier（基于R language&Python）

  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方法（朴素贝叶斯法与贝叶斯估计是不同的概念）。
绝对是谨慎提交的昵称·2020-08-17 02:52

贝叶斯估计（概率密度函数的估计的参数方法）

接上一篇文章：最大似估计贝叶斯估计：参数估计是最随机变量，根据观测数据对参数的分布进行估计，还要考虑先验分布最大似然估计：参数估计是未知的，根据观测数据来估计的值。
vv428047423·2020-08-16 02:08
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