贝叶斯估计

《统计学习方法（第二版）》李航 读书笔记 （4）第一章习题手写解答 伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计

《统计学习方法（第二版）》李航读书笔记（4）第一章习题手写解答伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计监督学习方法又可以分为生成方法（generativeapproach
THU丶白起·2020-08-13 22:39

极大似然估计、贝叶斯估计、EM算法

贝叶斯估计已知样本满足某种概率分布，但参数未知。贝叶斯估计把待估参数看成符合某种先验概率分布的随机变量。对样
JhonXie·2020-08-13 21:00

《统计学习方法》第一章习题

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。
learner_cv·2020-08-13 19:38

机器学习——极大似然估计与贝叶斯估计

学习朴素贝叶斯分类器时，接触到贝叶斯估计，查阅了很多资料，发现对贝叶斯估计这一名词的具体解释不一，故做如下梳理。极大似然估计极大似然估计是频率派提出的参数的点估计方法。
slx_share·2020-08-13 18:41

极大似然估计和贝叶斯估计

极大似然估计和贝叶斯估计在掷硬币实验中估计出现正面向上的概率为θ\thetaθ，通过一系列的实验就可以得到n个观测结果，把每个观测结果都用一个随机变量xix_ixi进行表示，如果抛掷的硬币正面向上则记为
努力努力努力努力·2020-08-13 17:30

极大似然估计和贝叶斯估计

极大似然估计设总体服从分布f(x;θ1,...,θk)f(x;\theta_1,...,\theta_k)f(x;θ1,...,θk)，X1,...,X2X_1,...,X_2X1,...,X2为从这个总体中抽出的样本，则样本(X1,...,X2)(X_1,...,X_2)(X1,...,X2)的分布为L(x1,...,x2;θ1,...,θk)=∏i=1nf(xi;θ1,...,θk)L(x_1
Louis-Henry·2020-08-13 15:29

统计学习方法 李航 第一章习题

推荐一下个人博客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和1的随机变量上的概率分布。
variations·2020-08-13 13:07

极大似然估计与贝叶斯估计

我们知道统计学上分频率学派和贝叶斯学派，那么自然的，对这个问题的解决就有两种模型，一种是频率学派推崇的极大似然估计，一种是贝叶斯学派主张的贝叶斯估计，下面我们就来介绍下这两种估计极大似然估计频率学派认为给定一个模型
changyuanchn·2020-08-13 13:16

伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计

0,1]，概率分布为P(A)P(A)P(A):P(A=1)=θP(A=0)=1−θP(A=1)=\theta\\P(A=0)=1-\thetaP(A=1)=θP(A=0)=1−θ下面分别使用极大似然估计和贝叶斯估计来估计
搏击俱乐部_·2020-08-13 10:05

学习理论-基本概念

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、模型诊断调参一、基本概念机器学习三定义：1、计算机系统能够利用经验提高自身的性能2、学习就是一个基于经验数据的函数估计问题
myazi·2020-08-11 23:35

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、
weixin_34111819·2020-08-10 23:20

统计学习方法笔记——朴素贝叶斯法

简介朴素贝叶斯法的学习与分类基本方法后验概率最大化含义朴素贝叶斯法的参数估计极大似然估计学习与分类算法朴素贝叶斯算法(naiveBayesalgorithm)贝叶斯估计小结简介朴素贝叶斯(naiveBayes
朱红的泪·2020-08-10 01:24

机器学习——概率密度估计随笔

概率密度估计笔记概率与统计关系参数估计似然与概率似然函数与概率函数极大似然估计最大后验估计（MAP）贝叶斯估计非参数估计直方图Parzen窗（核密度估计）概率与统计关系先捋清楚概率和统计分别是啥意思。
weberyoung·2020-08-08 19:46

数学篇----参数估计之最大似然估计法[概率论]

有很多求点估计的方法：最大似然估计法、矩估计法、最小二乘法、贝叶斯估计法。重点就是最大似然法。最大似然估计法的基本思想：若已观察到
谷震平·2020-08-08 15:53

正态分布均值μ的极大似然估计推导

推导下述正态分布均值的极大似然估计和贝叶斯估计。数据x1,x2,…,xn来自正态分布N(μ,σ2)，其中σ2已和。(1)根据样本x1,…,xn写出μ的极大似然估计。
花小也盛开·2020-08-08 15:06

极大似然估计和贝叶斯估计

问题：已知数据集D（样本）服从概率分布P，P中参数θ未知，去估计这个θ。极大似然估计和Bayes估计目的相同，都是估计未知参数θ，甚至计算形式上也较为相似，但是看待和理解问题的思路却大相径庭。极大似然估计将θ看成一个固定的值，它是真实存在的一个固定的值，只不过我们现在不知道它，需要去求它。而Bayes将θ看成一个随机变量，服从一定的概率分布。它是一个随机变量而不是一个固定值。极大似然估计中，若某个
花小也盛开·2020-08-08 15:06

对贝叶斯平滑的理解

贝叶斯平滑就是对广告的CTR进行贝叶斯估计（最小化损失函数在后验分布上的期望）。
Elaine_DWL·2020-08-05 04:18

机器学习（一）：模型的参数估计方法

文章目录机器学习（一）：模型的参数估计方法前言：1.极大似然估计法2.贝叶斯估计法3.极大似然估计和贝叶斯估计的区别4.最大后验估计5.以朴素贝叶斯分类为例说明6.小结  我们知道，机器学习方法一般可以概括为三部分
z語默·2020-08-03 02:42

结构化风险最小、VC维到SVM的理解

即样本误差结构风险：置信风险+经验风险结构风险最小化就是为了防止过拟合而提出来的策略，贝叶斯估计中最大后验概率估计就是结构风险最小化的一个例子。
葫芦赛赛·2020-07-30 23:27

统计信号估计 (一) 克拉美罗界CRLB和正则条件的理解

但是要注意，方差大于CRLB的条件一定是无偏估计，如果是有偏估计方差是可以更小的，比如说最大似然法，贝叶斯估计等。
肆拾伍·2020-07-30 20:00

统计学习方法——朴素贝叶斯

4.2用贝叶斯估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式（4.10）及公式（4.11）
刘炫320·2020-07-30 20:57

Lifelong Mapping 论文解读：基于特征的长时间工作的半静态环境建图 ICRA 2016

TowardsLifelongFeature-BasedMappinginSemi-StaticEnvironmentsTowardsLifelongFeature-BasedMappinginSemi-StaticEnvironment观测与特征的建模特征的持续性估计递归贝叶斯估计
闭门即深山·2020-07-29 14:31

分类算法-----朴素贝叶斯原理和python实现

本文主要介绍一下内容：1贝叶斯，2朴素贝叶斯的推导，3最大似然估计的推到过程，4朴素贝叶斯的计算步骤，5贝叶斯估计1贝叶斯假设有两类数据p1(x,y)表示（x,y）属于类别1，用p2(x,y)表示（x,
千语_肉丸子·2020-07-28 14:41

朴素贝叶斯法实现 --基于贝叶斯估计（垃圾邮件分类）

实现朴素贝叶斯的两个缺点1.在利用贝叶斯分类器对文档进行分类时，要计算多个概率的乘积以获得文档属于某个类别的概率，即计算p(w0|1)*p(w1|1)*p(w2|1)。如果其中一个概率值为0，那么最后的乘积也为0。为降低这种影响，可以将所有词的出现数初始化为1，并将分母初始化为2（取1或2的目的主要是为了保证分子和分母不为0，大家可以根据业务需求进行更改）。2.另一个遇到的问题是下溢出，这是由于太
troysps·2020-07-28 12:45

朴素贝叶斯（naive bayes)

一训练二分类三参数估计极大似然估计贝叶斯估计属性为连续值四优缺点参考文献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。
麓山coder·2020-07-28 12:27

朴素贝叶斯概述

简单来说：朴素贝叶斯是生成模型，根据已有样本进行贝叶斯估计学习出先验概率P(Y)和条件概率P(X|Y)，进而求出联合分布概率P(XY),最后利用贝叶斯定理求解P(Y|X)，也就是说，它尝试去找到底这个数据是怎么生成的
yousa_·2020-07-27 16:14

3 linear models for regression

在一些简单的应用中，采用构建应用函数y(x)（设计model），对于新的输入点x,根据函数关系直接求得对应的目标值t.贝叶斯估计观点，把参数看成一个确定的随机变量，利用先验概率分布p(x)和似然函数p(
Junjian Zhang·2020-07-16 01:59

全国新型肺炎累计感染数预测

全国新型肺炎累计感染数预测摘要春节无所事事，做了篇关于武汉肺炎的预测模型，预测标的是全国累计感染病例，模型采用2020-01-21到2020-01-29的数据作为训练集，利用皮尔生长曲线，结合贝叶斯估计
淡然之枫·2020-07-14 17:30

机器学习之十五：EM（期望极大）算法

如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用最大似然估计法或者贝叶斯估计法去估计模型的参数。但是，当模型含有隐变量时，就不能简单的使用这些估计方法。
蓬莱道人·2020-07-14 05:22

第四章 朴素贝叶斯法

利用训练数据学习P(X|Y)和P(Y)的估计，得到联合概率分布：联合概率分布概率估计的方法可以是极大似然估计或贝叶斯估计。2.朴素贝叶斯法的基本假设是条件独立性。
骑鲸公子_·2020-07-13 23:21

深蓝学院从零开始手写VIO（三）——滑动窗口理论

SLAM问题的概率建模最大后验估计与加权最小二乘SLAM问题可以建模为一个贝叶斯估计问题（关于贝叶斯估计的相关内容可参见另一篇文章——贝叶斯
yuntian_li·2020-07-12 13:02

贝叶斯估计推理

简介贝叶斯定理是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）提出得重要概率论理论。以下摘一段wikipedia上的简介：所谓的贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，如“假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球的概率是多大”。而一个自然而然的问题是
xlhao的博客·2020-07-12 13:17

稀疏贝叶斯学习详解--证据和后验概率的计算

但是其涉及复杂的数学知识包括高斯函数、最大似然估计、向量求导、贝叶斯估计、EM算法等让很多人望而却步。笔者在学习此部分内容也曾花费大量时间，为解决小伙伴们的烦恼，本系列文章将详细
ahgsgmgl289985·2020-07-11 01:58

用于贝叶斯统计的R包

arm包:包括使用lm,glm,mer,polr等对象进行贝叶斯推断的R函数BACCO:随机函数的贝叶斯分析.包含3个子包:emulator,calibrator,andapproximator,进行贝叶斯估计和评价计算机程序
qq1323362960·2020-07-10 14:20

简述贝叶斯估计

【机器学习】贝叶斯线性回归（最大后验估计+高斯先验）-qq_32742009的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_32742009/article/details/81485887贝叶斯优化(BO)的迭代公式:极大似然函数（后验概率最大化）：对数似然：最后化简：（这里表明每计算一次w是O(D^3)的复杂度，其中计算y(xi,w)为D2(w乘以f(xi)为D，生成f(
diankuaiyong2124·2020-07-09 15:08

论文解读：Multiple Adaptive Bayesian Linear Regression for Scalable Bayesian Optimization with Warm Start...

本文提出了一种结合前馈神经网络和贝叶斯估计算法，进行多任务学习（迁移学习）的计算架构。
diankuaiyong2124·2020-07-09 07:10

贝叶斯估计

贝叶斯估计标签：模式分类@authorlancelot-vim类条件密度贝叶斯分类方法的核心是后验概率P(wi|x⃗)的计算。
lancelot_vim·2020-07-07 12:25

R 语言 朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法学习与分类算法1训练数据X10,模型采用贝叶斯估计法进行学习#=1，使用的是拉普拉斯平滑法，所有的组建信息可通过names()或srt()获取navieBayes<-function(cls
奇点_·2020-07-06 17:32

难道朴素贝叶斯比贝叶斯朴素？

文章目录简介为什么要有贝叶斯估计贝叶斯估计举例简介摘自李航老师原著，主要是作为自己的学习笔记。感兴趣同学，建议大家阅读原著。
Braylon1002·2020-07-06 15:45

一道有关极大似然估计和贝叶斯估计的题目

一道有关极大似然估计和贝叶斯估计的题目本文地址：blog.lucien.ink/archives/5000.
LucienShui·2020-07-06 09:30

李航《统计学习方法》第一天之过拟合与泛化误差，极大似然估计和贝叶斯估计

写在前面：《统计学习方法》各章节代码实现与课后习题参考解答https://blog.csdn.net/breeze_blows/article/details/854699441.、过拟合概念：过拟合简单的说来就是就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象！模型出现过拟合现象的原因：发生过拟合的主要原因可以有以下三点：（1）数据有噪声意思就是把一些干扰点给训练进去了，而
1024one·2020-07-04 15:32

机器学习中的MLE、MAP、贝叶斯估计

即使学过机器学习的人，对机器学习中的MLE(极大似然估计)、MAP(最大后验估计)以及贝叶斯估计(Bayesian)仍有可能一知半解。
李文哲_AI·2020-07-02 14:54

Udacity机器学习入门笔记1-朴素贝叶斯

机器学习入门笔记1-朴素贝叶斯1.监督学习与非监督学习的区别2.决策面3.朴素贝叶斯3.1先验概率3.2条件概率3.3全概率公式3.4后验概率3.5朴素贝叶斯的推导3.6参数估计3.6.1极大似然估计3.6.2贝叶斯估计
四脚猫·2020-07-02 12:15

机器学习：LDA_数学基础_2：贝叶斯数学：先验分布的选择

常常选择参数的分布为共轭先验分布最大熵先验分布无信息，意味着不确定性最大，故无信息先验分布应是熵最大所对应的分布共轭先验下的后验分布二项分布后验分布式二项分布多项分布的后验是狄利克雷分布最大似然估计，最大后验估计，贝叶斯估计
LandscapeMi·2020-07-02 12:55

贝叶斯网络python实战（以泰坦尼克号数据集为例，pgmpy库）

文章目录贝叶斯网络简介贝叶斯推断思路贝叶斯网络贝叶斯网络的实现应用步骤泰坦尼克数据集背景介绍模型结构搭建模型参数构建贝叶斯估计器推理自动设计网络结构->使用结构学习方法模型保存先验练手数据集BinaryClassificationMulticlassClassification
leida_wt·2020-07-02 07:13

点击率预测的贝叶斯平滑

文章目录背景贝叶斯平滑点击率贝叶斯平滑的假设点击率的极大似然估计点击率的贝叶斯估计平滑系数的计算贝叶斯平滑因子的工程实践矩估计工程实践非二项分布的贝叶斯平滑背景电商领域中经常需要计算或预测一些转化率指标
阿拉丁吃米粉·2020-07-02 05:53

贝叶斯估计

在之前的博文《统计学中频率学派与贝叶斯学派》中，陈述了一下贝叶斯学派的一些观点及方法，本文中则说一下贝叶斯估计方面的内容。
hgz_dm·2020-07-02 03:36

机器学习入门笔记（四）：朴素贝叶斯分类

文章目录一.朴素贝叶斯法1.1实现原理1.2后验概率最大化二.朴素贝叶斯法的参数估计2.1极大似然估计2.2学习与分类算法2.3朴素贝叶斯分类器例题2.4贝叶斯估计一.朴素贝叶斯法朴素贝叶斯(naiveBayes
逐梦er·2020-07-01 04:30

【机器学习】朴素贝叶斯（多分类版本）—— python3 实现方案

根据《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯算法流程写成，引入贝叶斯估计（平滑处理)。本例旨在疏通算法流程，理解算法思想，故简化复杂度，只考虑离散型数据集。
zhenghaitian·2020-06-30 15:43

贝叶斯估计详解

贝叶斯估计贝叶斯估计：从参数的先验知识和样本出发。
知行流浪·2020-06-30 12:52
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