贝叶斯估计

文本语言模型的参数估计-最大似然估计、MAP及贝叶斯估计

本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。1、最大似然估计MLE首先回顾一下贝
LarryNLPIR·2020-06-30 05:59

李航统计学习方法之朴素贝叶斯法（含python及tensorflow实现）

朴素贝叶斯朴素贝叶斯法数学表达式后验概率最大化的含义贝叶斯法参数估计极大似然估计朴素贝叶斯算法思路例题代码实现贝叶斯估计朴素贝叶斯法数学表达式朴素贝叶斯是一个生成模型。有一个强假设：条件独立性。
禅心001·2020-06-29 19:13

统计学习方法——朴素贝叶斯（二）

朴素贝叶斯朴素贝叶斯数据来源极大似然朴素贝叶斯贝叶斯估计完整代码参考文献朴素贝叶斯前面介绍了朴素贝叶斯的算法原理，这里我们通过一个例子介绍一下朴素贝叶斯的使用。
你的名字5686·2020-06-29 19:09

统计学习方法——朴素贝叶斯（一）

朴素贝叶斯朴素贝叶斯贝叶斯定律朴素贝叶斯的学习与分类基本方法后验概率最大化的含义朴素贝叶斯的参数估计极大似然估计学习与分类算法贝叶斯估计参考文献朴素贝叶斯朴素贝叶斯是基于贝叶斯定律与特征之间条件独立这个假设的分类方法
你的名字5686·2020-06-29 19:24

机器学习——贝叶斯算法和朴素贝叶斯算法

分类算法之贝叶斯算法和朴素贝叶斯算法前言一、贝叶斯算法算法示例二、朴素贝叶斯分类器1、贝叶斯决策论2、多元正太分布参数的极大似然估计3、朴素贝叶斯分类器前言这部分的公式推导较多，涉及到了极大似然估计和贝叶斯估计
Macan_ML·2020-06-29 04:01

boxcox变换python实现

boxcox1p变换参数lambda估算方法：极大似然估计或者贝叶斯估计（原理略）极大似然估计：设总体中含有待估参数theta,可以取很多值。
煲饭酱·2020-06-28 23:24

机器学习 - 朴素贝叶斯（下）- 朴素贝叶斯分类器

机器学习-朴素贝叶斯（下）-朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯重要假设特征类型朴素贝叶斯分类模型举例贝叶斯估计模型特点（接《机器学习-朴素贝叶斯（上）-概率论基础》）朴素贝叶斯重要假设朴素贝叶斯是从训练数据集中学习联合概率分布
GoWeiXH·2020-06-28 20:10

信号检测与估计理论pdf

首先论述信号的统计检测理论和信号波形的检测，介绍了基于简单假设检验的确知信号最佳检测的概念、理论、技术和性能以及基于复合假设检验的随机参量信号的最佳检测问题；然后论述信号参量的统计估计理论和信号波形的滤波理论，讨论了在贝叶斯估计等各种估计准则下估计量的构造和性质
weixin_30760895·2020-06-28 00:46

CH4朴素贝叶斯法|4.2.3贝叶斯估计《统计学习方法》-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-06-23参考链接:1、理解朴素贝叶斯分类的拉普拉斯平滑前言：通过参考《理解朴素贝叶斯分类的拉普拉斯平滑》的方法结合李航的案例写的读书笔记,根据自己的理解写的文章,具体如下:例4.2问题同例4.1，按照拉普拉斯平滑估计概率，即取λ=1表4.1引入拉普拉斯平滑的公式如下：其中ajl，代表第j个特征的第l个选择，Sj代表第j个特征的个数，K代表种类的个数。N表达某个特征的
durian221783310·2020-06-26 03:51

统计学习方法 第一章习题答案

习题1涉及极大似然估计和贝叶斯估计，可以先看看书的第4章相关内容。
Brielleqqqqqqjie·2020-06-25 20:53

参数估计概念整理

贝叶斯估计：针对贝叶斯分类，通常我们知道先验概率p(w)和类条件概率p(x|w),根据贝叶斯公式可以求出后验概率p(w|x),据此可
还是成了奋斗逼·2020-06-25 09:40

稀疏贝叶斯推断:推导

设计知识包括高斯函数、最大似然估计、向量求导、贝叶斯估计、EM算法。模型先考虑对一个变量的观测，假设有观测矩阵Φ∈CN×M\bm{\Phi}\inC^{N\timesM}Φ∈CN×M，对未知
小马帅就是我没错了·2020-06-25 07:29

贝叶斯估计详解

来源：https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72889732贝叶斯估计：从参数的先验知识和样本出发。
qq_27895419·2020-06-25 03:15

MCMC 改进粒子滤波算法及其在目标跟踪中的应用

贝叶斯估计2、MCMC改进的粒子滤波马尔科夫链蒙特卡
David-Chow·2020-06-25 01:07

李航《统计学习方法》第4章习题答案参考

第4章朴素贝叶斯法浅谈极大似然估计与贝叶斯估计极大似然估计：频率学派，认为参数是确定存在只是未知的，并且觉得出现的状态假设是按概率最大的情况出现的，所以对极大似然函数求极值就可以得到参数θ.
24thAUG·2020-06-23 20:59

深度学习中的贝叶斯统计简介

相对于最大似然估计，贝叶斯估计有两个重要区别：(1)、不像最大似然方法预测时使用θ的点估计，贝叶斯方法使用θ的
fengbingchun·2020-06-23 07:57

机器学习（二十五）— 极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计、最大后验概率估计（MAP）区别...

最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）和最大后验概率估计（Maximumaposterioriestimation,简称MAP）是很常用的两种参数估计方法。1、最大似然估计（MLE）在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。也就是说，最大似然估计，就是利用已知的样本结果，反推最有可能（最
dbsggal90047018·2020-06-23 03:23

贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）

author:[email protected]@time:2015-06-19原文地址贝叶斯线性回归BayesianLinearRegression原文地址关于参数估计极大似然估计渐进无偏渐进一致最大后验估计贝叶斯估计贝叶斯估计核心问题贝叶斯估计第一个重要元素贝叶斯估计第二个重要元素贝叶斯估计的增量学习贝
Duanxx·2020-06-23 03:26

EM算法

如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计
Rachel_nana·2020-06-22 12:14

统计笔记—浅述朴素贝叶斯

文章目录贝叶斯公式简述（茆书）朴素贝叶斯（naiveBayes）法（李书）理论推导朴素贝叶斯的法的参数估计极大似然估计贝叶斯估计朴素贝叶斯算法的步骤算法小结算例实战—文本分析简言识别性别情感分析小结参考贝叶斯公式简述
Matthew.yy·2020-06-22 10:24

朴素贝叶斯应用之在手写数字识别的实践

文章目录引言朴素贝叶斯朴素贝叶斯法的学习与分类朴素贝叶斯法的参数估计极大似然估计贝叶斯估计实战朴素贝叶斯图片预处理图片数据化模型训练模型预测其他说明Reference引言我们都见过或者用过的一个东西就是输入法的手写键盘
loous__·2020-06-21 01:51

WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5312在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较。通过拟合每周汇率的双变量时间序列数据，多变量SV模型，包括波动率中的格兰杰因果关系，时变相关性，重尾误差分布，加性因子结构和乘法因子结构的说明来说明想法。单变量随机波动率（SV）模型为ARCH类型模型提供了强有力的替
LT_Ge·2020-05-27 23:40

R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19889如果您可以写出模型的似然函数，则Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC）。我写了r代码来简化对任意模型的后验分布的估计。具体如下：1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们构建一个简单的线性回归模型（对数）。a100)prop_sd=sd(track[floor(i/2):i])该算法实现中的一个普遍问
拓端研究室·2020-05-18 20:11

DataWhale——机器学习：EM算法

相关概念极大似然估计法贝叶斯估计方法基本原理E步、M步推导逼近证明收敛高斯混合分布算法实现前言  最大期望算法（Expectation-maximizationalgorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找
Katniss的名字被占用·2020-04-25 00:20

Naive Bayes朴素贝叶斯法

WelcomeToMyBlog朴素贝叶斯方法基于贝叶斯公式,之所以朴素(Naive)是因为它有一个较强的假设,让自己包含的条件概率数量大大减少,有助于模型的训练与预测,这个假设是:条件独立1.png注意:朴素贝叶斯估计和贝叶斯估计是不同的概念
LittleSasuke·2020-04-14 13:12

极大似然估计和贝叶斯估计

极大似然估计和贝叶斯估计是两种估计模型参数的方法。分别代表了两种学派的思想。极大似然估计是概率学派的观点，其认为模型参数为一个固定未知的值。
codeman_liu·2020-04-12 21:29

Excel做分析-相关性分析

Excel怎么做贝叶斯估计？今天小编优先告诉大家如何做相关分析。一：大家需要excel新增数据分析。如图，各位不知道如何新增可百度查看步骤。二：输入我们要分析的数据，这里以月份和成单量的关系为例进行。
三只产品数据汪·2020-04-08 19:20

中文信息学报关于相似度计算的文献检索

基于贝叶斯估计的概念语义相似度算法[1]本文假设概念出现的概率服从Beta分布，然后基于语义距离的算法构造先验参数，并利用贝叶斯估计计算该先验分布和统计样本下的后验概率，最后根据基于信息量的相似度计算公式
瞬身止水·2020-03-06 18:46

步步为营还是精益求精？在线贝叶斯给我们的启发

我们在前一篇提到了在线贝叶斯估计，在这一章中，我们讲述在线贝叶斯估计体现出来的重要思想：要精益求精，不要步步为营。
刘雪峰LXF·2020-03-06 15:10

week25 信息基础II备考

最大似然估计利用已知的样本估计出最有可能导致这种样本分布的参数即模型已知参数未知mle找出一组参数，使得观察出样本数据结果的概率最大①、写似然函数（出现样本概率与参数之间的函数）②、求对数③、求导数④、导数为0，解似然方程贝叶斯估计
胖亲胖亲胖亲·2020-03-02 02:17

最大似然估计、最大后验概率与贝叶斯估计

Intro众所周知，机器学习的过程一般分两个要点，第一是“模型”，第二是“优化”。“模型”这一点很好理解，就是要找到适合用于解决手头上预测问题的模型。机器学习训练过程的核心在于“优化”。而训练（trianing）一般可以分成以下几个步骤：定义假设空间H：即选择模型，不同的模型对应的就是不同的假设空间。定义损失函数：选择合适的损失函数，来衡量每次训练迭代的效果。比如MSE、LogLoss等。决定训练
uglybachelor·2020-03-01 23:03

最大似然估计和贝叶斯估计

几个基本概念：a.likelihood就是“似然”，可以理解为概率乘积。b.判别函数：判断某个特征矢量属于哪个类别的函数c.P:离散变量的概率p:连续变量的概率d.独立同分布independentandidenticallydistributed缩写为i.i.d.e.充分统计量：参数能够充分地毫无遗漏地反映出数据X的分布特点。简单的说，知道了充分统计量我们就可以扔掉样本，因为样本里的信息全都被包含
小绿Greeeen·2020-02-18 03:05

最大似然估计与贝叶斯估计

在讲最大似然估计和贝叶斯估计之前，先来谈谈概率和统计的区别吧。概率和统计是一个东西吗？概率（probabilty）和统计（statistics）看似两个相近的概念，其实研究的问题刚好相反。
井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-16 00:06

参数的贝叶斯估计

介绍第一部分参数方法——类密度模型参数估计第二部分监督学习——分类（基于似然的方法）第三部分监督学习——分类（基于判别式的方法）（参数方法——判别式参数估计）第四部分监督学习——回归第五部分监督学习——关联规则第六部分维度规约（特征的提取和组合）第七部分半参数方法第八部分非监督学习——聚类第九部分非参数方法——密度估计第十部分非参数方法——决策树实现的判别式第十一部分多层感知器——非参数估计器第十
有机会一起种地OT·2020-02-13 18:07

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
幸福洋溢的季节·2020-02-11 00:50

机器学习基础·参数估计

摘要极大似然估计(MLE)，贝叶斯估计(BE)，最大后验估计(MAP)，共轭先验正文问题描述假设观测数据是由生成的，现在需要估计参数。
jiangweijie1981·2020-02-02 21:04

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2020-01-25)

谣言及其社会网络源;ExEm：使用深度学习方法的支配集理论专家嵌入;将机理网络模型转化为概率模型的框架;集成基于主体的微观模拟框架检查面向移动性政策的影响;表征复杂网络中的循环结构;考虑线路依赖的输电线失效率的贝叶斯估计
ComplexLY·2020-02-01 19:45

Drifting (2)

内田其实正在参会，正在发言的是已经有些谢顶的市场主管——这位中年男性其实没有他看起来那么显老，不过三十岁出头而已，一步一步做到现在这个职位已经算是青年有成——满口Mundell最优货币区理论、向量自回归模型、贝叶斯估计等等
Azure_潮生·2020-01-07 21:20

朴素贝叶斯估计

"""朴素贝叶斯算法的实现""""""2019/4/12"""importnumpyasnpimportpandasaspdclassNaiveBayes():def__init__(self,lambda_):self.lambda_=lambda_#贝叶斯系数取0时，即为极大似然估计self.y_types_count=None#y的（类型：数量）self.y_types_proba=None
sadamu0912·2019-11-30 18:18

李航机器学习 | (7) 统计学习方法(第2版)笔记 --- 朴素贝叶斯习题与编程作业

1.用极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式：2.用贝叶斯估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式：3.贝叶斯估计求解过程4.自编程实现朴素贝叶斯算法，对上述表格中的训练数据进行分类。"""
CoreJT·2019-11-21 22:32

最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）和贝叶斯估计

参数估计常见的参数估计类型有：离散型随机变量：二项式分布，多项式分布连续型随机变量：高斯分布他们都可以看作是参数分布，因为他们的函数形式都被一小部分的参数控制，比如正态分布的均值和方差，二项式分布事件发生的概率等。因此，给定一堆观测数据集（假定数据满足独立同分布），我们需要有一个解决方案来确定这些参数值的大小，以便能够利用分布模型来做密度估计，这就是参数估计。首先需要说明的是，这三种方法都是用来参
mch2869253130·2019-09-25 14:26

贝叶斯估计和极大似然估计的区别

2最大似然估计和贝叶斯估计参数估计鉴于类条件概率密度难求，我们将其进行参数化，这样我们遍只需要对参数进行求解就行了，问题难度将大大降低。
368chen·2019-09-10 16:52

统计学习方法学习笔记

贝叶斯估计中的最大后验概率估计，是结构风险最小化的一个例子。当模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数、模型复杂度由模型的先验概率表示时，结构风险
lennonmwy·2019-09-06 14:02

朴素贝叶斯法的参数估计——贝叶斯估计及其Python实现

统计学习方法——朴素贝叶斯法原理1.贝叶斯估计1.1为什么要用贝叶斯估计（极大似然的缺点）1.2贝叶斯估计原理贝叶斯估计的算法过程合极大似然估计的算法过程一模一样，代码也几乎一模一样，只是加了一个λ。
乖乖的函数·2019-07-03 00:00

关于概率分布理论的原理分析的一些讨论，以及经典概率分布的应用场景，以及概率统计其在工程实践中的应用

1.随机变量定义0x1：为什么要引入随机变量这个数学概念在早期的古典概率理论研究中，人们基于随机试验的样本空间去研究随机事件，也发展出了非常多辉煌的理论，包括著名的贝叶斯估计在内。
郑瀚Andrew.Hann·2019-07-02 14:00

python数据结构练习

贝叶斯估计用到的数据结构Pandas常用到的：索引与切片，unique，value_counts(),reindex,sort_index(可以用于Seires，也可以是DataFrame,但只对index
qiu_zhi_liao·2019-06-30 00:38

【机器学习笔记】——朴素贝叶斯法（Naive Bayes）

目录1朴素贝叶斯法1.1学习过程1.1.1如何理解将后验概率最大的类作为$x$的输出1.1.2怎么求两个概率1.1.2.1极大似然估计1.1.2.2贝叶斯估计1.2算法的优缺点1.2.1优点1.2.2缺点
孙悟充·2019-06-28 19:52

极大似然估计和贝叶斯估计

贝叶斯估计贝叶斯估计简单理解就是建立在贝叶斯公式和假设独立的基础之上进行的估计比极大似然估计就多了这一项极大似然估计是完全使用样本去估计，而贝叶斯估计是通过先验知识和样本联合去估计，当样本量非常大的时候
换头像真麻烦·2019-06-09 14:24

【机器学习实战笔记(3-1)】朴素贝叶斯法相关概念及原理

1.1贝叶斯决策理论1.2概率论基本概念2.朴素贝叶斯法2.1朴素贝叶斯法的学习与分类2.1.1朴素贝叶斯法的学习2.1.2朴素贝叶斯法的分类2.2朴素贝叶斯法的参数估计2.2.1极大似然估计2.2.2贝叶斯估计
siplifyit·2019-05-22 21:00

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
小信号·2019-05-05 09:00
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