贝叶斯估计

最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验估计理论对比

本文要总结的是3种估计的原理、估计与目标函数之间的关系。这三种估计放在一起让我晕头转向了好久，看知乎，看教材，有了以下理解。以下全部是个人看书后的理解，如有理解错误的地方，请指正，吾将感激不尽。来自教材《深度学习》5.4-5.6…关于频率派和贝叶斯派：频率派认为估计的模型是固定的，只是参数θ未知，而数据集样本是随机变量。个人理解，意思是生成真实数据集的概率分布只有一个，只是我们暂时只能得到从这个分
老笨妞·2017-10-10 10:43

《统计学习方法》李航_学习笔记_第4章_朴素贝叶斯

朴素贝叶斯文章目录朴素贝叶斯1朴素贝叶斯法的学习与分类1.1基本方法1.2后验概率最大化的含义2朴素贝叶斯法的参数估计2.0参数估计数目2.1极大似然估计2.2贝叶斯估计2.3学习与分类算法思考代码实现
猫哆哩o0·2017-09-09 16:31

信息推断，最大似然估计，和贝叶斯估计

一.信息推断我们经常会遇到一类问题：我们需要根据观察到的某个或多个现象推测出现象背后的原因或根源。例如古人的`一叶落知天下秋'，就是看到落叶而推测出落叶背后的原因(秋天到了)。在实际中，也会碰到很多这样的例子。你去菜市场挑西瓜，通过拍打西瓜的声音来判断是否熟了。爸爸妈妈通过观察婴儿的哭闹，来判断其是否饿了。医生通过对患者的询问、观察，检查结果来判断该患者的病情。你在荒野中迷路了，你通过观察太阳、星
刘雪峰LXF·2017-08-25 18:22

从全概率公式与贝叶斯公式原理讨论，引出贝叶斯估计理论及其具体应用

1.随机事件及其运算0x1：随机试验在自然界和人类活动中，发生的现象多种多言，有确定性现象（例如偶数能够被2整除），也有不确定的随机现象（例如新生婴儿是男孩还是女孩）。概率论便是一门研究随机现象的统计规律性的数学学科。随机现象在一次试验中呈现不确定的结果，而在大量重复试验中结果将呈现某种规律性，例如相对比较稳定的全国性别比例，这种规律性称为统计规律性。为了研究随机现象的统计规律性，就要对客观事物进
郑瀚Andrew.Hann·2017-08-04 09:00

机器学习之概率与统计推断-AI100-专题视频课程

概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数（CDF／pdf）、常用概率分布及其均值、方差；统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计，估计的评价、偏差-
AI100·2017-07-22 11:42

几个贝叶斯估计的例题

几个贝叶斯估计的例题以下例题来自《机器学习导论》，书中证明不是很全也没有推导过程，所以我补全了解答。
pku_zzy·2017-07-04 10:38

《统计学习方法》第1章 课后题答案

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。
Silver-·2017-06-27 00:49

概率密度估计

参数估计分频率派的最大似然估计和概率派的贝叶斯估计，MLE基本就是写出似然函数—取log—求最大似然函数时的参数，如果似然函数不可导或很难求导，就应用用EM算法的迭代计算的思想估参；贝叶斯估计理解朴素贝叶斯公式就可以了
追梦不止,静心致远·2017-06-20 17:09

矩估计法

本文摘自《概率论与数理统计》陈希孺著中国科学技术大学出版社相关链接参数的点估计问题极大似然估计前言矩估计法是点估计方法的一种，点估计法还有极大似然估计法和贝叶斯估计法。详情请参考上面的链接。
changsoon·2017-05-21 11:00

李航 统计学习方法 第一章 课后 习题 答案

极大似然估计和贝叶斯估计的模型都是伯努利模型也就是条件概率模型；极大似然估计用的是经典统计学派的策略，贝
fxnfk·2017-04-14 14:36

概率图模型基础 - 贝叶斯网络参数学习（贝叶斯估计+碎权更新法）

前序贝叶斯网络是一种性能优秀的不确定推理方法。其模型结构解释性好，推理过程本质与人的思维模式相似。要采用贝叶斯网络进行推理分析，首先考虑网络模型的搭建。与神经网络的黑盒模式相反，贝叶斯网络模型要真实的反应研究对象，于是需要知道其网络结构和参数。现在已经有越来越多的研究关注于如何通过数据进行贝叶斯网络结构和参数的学习，但实际中我们往往面临数据集的局限，这是专家知识对建模来说依然十分重要。本文考虑整合
Snoopy_Yuan·2017-03-26 17:34

贝叶斯估计和极大似然估计到底有何区别

在开始接触最大似然估计和贝叶斯估计时，大家都会有个疑问：最大似然估计和贝叶斯估计二者很相似，到底有何区别？本文便来说说二者的不同之处以及求参模型的公式推导！
feilong_csdn·2017-03-12 21:00

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

贝叶斯估计原理及流程

知乎上有个专题叫：你对贝叶斯统计有怎样的理解？本篇尽量通俗点理解下贝叶斯统计~_~还是沿用经典案例：一种癌症，得了这个癌症的人被检测出为阳性的几率为90%，未得这种癌症的人被检测出阴性的几率为90%，而人群中得这种癌症的几率为1%，一个人被检测出阳性，问这个人得癌症的几率为多少？假设A表示事件“测出阳性”,B1表示“得癌症”,B2表示“未得癌症”，那么:再来看一下联合概率：人群中检测为阳性并且得癌
Naruto_Q·2016-12-27 22:10

贝叶斯参数估计的理解

极大似然估计贝叶斯估计是参数估计中的一种方法，以贝叶斯思想为基础，而贝叶斯思想在机器学习中经常用到。机器学习中常涉及贝叶斯网络，最终的问题都是转化为参数求解。贝叶斯参数估计是这些问题的基础版本。
阿拉丁吃米粉·2016-12-03 13:54

统计机器学习笔记——EM算法及其应用(1)

当概率模型只含有观测值时，直接使用极大似然估计法，或者贝叶斯估计法估计模型参数就可以了。EM算法的入门简单例子：已知有三枚硬币A，B，C，假设抛掷A，B，C出现正面的概率分别为π，p，q。
sajiahan·2016-11-09 22:46

机器学习（八）——在线学习、K-Means算法、混合高斯模型和EM算法

假若我们要求期望值的话，那么套用求期望的公式即可：E[y|x,S]=∫yyp(y|x,S)dy由上可见，贝叶斯估计将θ视为随机变量，θ的值满足一定的分布，不是固定值，我们无法通过计算获得其值，只能在预测时计算积分
antkillerfarm·2016-11-07 10:50

matlab 贝叶斯估计用法之一

Pinfo=0.5+0.5*alpha;第m个点划分两部分，前后概率和分别为fori=1:ma=a+V(i)*P(i);endfori=m+1:Nb=b+V(i)*P(i);end推测的bid价格PBid=2*(Pinfo*a+(1-Pinfo)*b);因此有误差为bidError=abs(V(count)-PBid);推测的ask价格为fori=1:m-1a=a+V(i)*P(i);endfor
drbinzhao·2016-10-19 06:58

极大似然估计与贝叶斯估计

极大似然估计与贝叶斯估计是统计中两种对模型的参数确定的方法，两种参数估计方法使用不同的思想。
jim_刘·2016-10-11 14:58

极大似然估计与贝叶斯估计

极大似然估计与贝叶斯估计是统计中两种对模型的参数确定的方法，两种参数估计方法使用不同的思想。
·2016-10-11 14:00

菜鸟学概率统计——最大后验概率（MAP)

只考虑某个模型能产生某个给定观察序列的概率，而未考虑该模型本身的概率，这点与贝叶斯估计区别。目标是寻求能最大化likehood
qulay·2016-10-10 20:21

最大似然估计MLE与贝叶斯估计

大学期间学习数理统计这门课程的时候，没有特别用心。说实话统计学还是挺枯燥的，而且当时也没有太多的学习意识，不知道为什么要学这些貌似八竿子打不着的东西。现在想想，当时真是toosimple，sometimesnaive啊。。等到越往后面深入，发现需要用的数学知识尤其是统计学知识越来越多，因为现在机器学习里发展最成熟应用最广泛的一部分就是统计机器学习，自然离不开统计学的方方面面。而且随着研究的逐步深入
bitcarmanlee·2016-08-13 21:17

基于贝叶斯估计的星级得分排名

问题阐述互联网早已成为人们生活的一部分，没事在网上看看电影、逛逛淘宝、定定外卖（有时间还是要多出去走走）。互联网的确为我们提供了非常多的便利，但它毕竟是一个虚拟的环境，具有更多的不确定性，大多数情况下我们只能通过别人的评论及打分来判别某个商品的好坏。五星打分是许多网站采用的商品排名方法，它也是消费者最直观最简单的评价尺度，我想大部分人都会去点击那些星级排名比较高的商品以最大限度降低我们的顾虑。多数
大熊猫淘沙·2016-07-07 11:00

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
daunxx·2016-06-21 09:00

机器学习: 最小二乘与贝叶斯估计

1,2,...N和目标值t={t1,t2,...tN},我们希望找到一种映射关系y(x,w)=wTx,最小二乘法就是通过求解如下的目标函数来求w:E=12∑i=1N(ti−y(xi,w))2接下来我们从贝叶斯估计出发
shinian1987·2016-06-03 14:00

参数估计：文本分析的参数估计方法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51482120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。
-柚子皮-·2016-05-23 17:47

文本分析的参数估计方法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51482120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。
pipisorry·2016-05-23 17:00

机器学习中三类参数估计的方法

本文主要介绍三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。
wtq1993·2016-04-21 21:00

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（六）——概率密度函数的非参估计

上篇学习了PDF的参数估计方法，主要有最大似然估计和贝叶斯估计，他们主要对有确定形式的PDF进行参数估计，而在实际情况下，并不能知道PDF的确切形式，只能通过利用所有样本对整个PDF进行估计,而且这种估计只能是利用数值方法求解
eternity1118_·2016-04-20 16:00

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（六）——概率密度函数的非参估计

    上篇学习了PDF的参数估计方法，主要有最大似然估计和贝叶斯估计，他们主要对有确定形式的PDF进行参数估计，而在实际情况下，并不能知道PDF的确切形式，只能通过利用所有样本对整个PDF进行估计,而且这种估计只能是利用数值方法求解
eternity1118_·2016-04-20 16:00

机器学习方法总结

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、
lihaitao000·2016-04-17 15:00

（转）极大似然估计和贝叶斯估计

转载于http://blog.sciencenet.cn/blog-520608-703219.html统计学中，似然函数（），或，是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ).似然函数在推断统计学（Statisticalinference）中扮演重要角色，尤其是在参数估计方法中。在教科书中，似
FaaronZheng·2016-04-14 16:00

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
littleqqqqq·2016-03-29 19:00

机器学习：贝叶斯_1：贝叶斯估计

β密度函数β密度函数可以用于0~~1直接的连续随机变量p(r)=Γ(α+β)Γ(α)Γ(β)γα−1(1−γ)β−1Γ(Z)是γ函数后验概率r视为随机变量R；p(r|yN)=P(yN|r)p(r)P(yN)P(yN|r):似然值；在一个特定的r下，观测到yN的可能性p(r):先验概率P(yN):边缘分布共轭先验如果似然和先验是一对共轭，那么后验和先验具有相同的形式先验似然高斯高斯beta二项gam
mijian1207mijian·2016-03-28 00:00

机器学习day6 机器学习实战朴素贝叶斯的理解

朴素贝叶斯就是求测试数据在数据集中的匹配度概率大的匹配度大当特性的概率为0是，也就是ck分类中不含有该特性，进行贝叶斯估计P
fuyan159357·2016-03-16 21:00

DataMining-朴素贝叶斯Naive Bayesian

一、朴素贝叶斯理论      要注意：（1）对于连续型的属性集变量，可依照高斯分布即正态分布比较大小，或者利用和密度估计比较属性的两个取值的概率大小，在R软件中可以实现；（2）m估计也称为贝叶斯估计（Baysianestimati
DataMaster·2016-03-02 18:00

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
vividonly·2016-02-23 14:00

EM算法

EM算法的引入给一些观察数据，可以使用极大似然估计法，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方法。有些时候，参数的极大似然估计问题没有
rubbninja·2016-02-17 16:00

数理统计部分

参数估计基本概念总体样本统计量矩估计极大似然估计和贝叶斯估计参数的点估计问题矩估计法极大似然估计贝叶斯法点估计的优良性准则估计量的无偏性最小方差无偏估计参数估计基本概念数理统计：它使用概率论和数学的方法
guanhang89·2016-02-16 12:00

parameter estimation for text analysis

贝叶斯估计是基于贝叶斯
march_on·2016-01-05 16:00

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
·2015-11-12 15:15

统计学习

P(x,y)=p(y)*P(x|y) 朴素贝叶斯法实际上学习到生成数据的机制，所以属于生成模型  4.5式子 4.6式子 P50的朴素贝叶斯算法 P51贝叶斯估计 逻辑斯谛回归（logistic
·2015-11-11 19:10

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
·2015-11-11 17:34

模式识别总结

1、贝叶斯决策 分类器的设计 先验概率和后验概率 最小风险贝叶斯判别 2、概率密度函数估计 参数估计 贝叶斯估计 最大似然估计
·2015-11-11 02:59

基于移动机器人多传感器的信息融合

多传感器信息融合的方法（算法）： 　　经典推理法、加权平均法、卡尔曼滤波、贝叶斯估计、D-S证据理论、统计决策理论、聚类分析、参数模板、熵法、品质因数法、估计理论法、专家系统法、产生式规则、人工神经网络
·2015-10-31 09:42

最大似然估计、MAP及贝叶斯估计

http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8296481以PLSA和LDA为代表的文本语言模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。这类语言模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型，然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了语言模型和相应的模型参数，我们可以有很多重要的应用，比如文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文本分析的三类
winone361·2015-10-30 09:00

[置顶] 朴素贝叶斯 Naive Bayes in Python

即对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，这其中涉及到的参数估计可以用最大似然估计或者贝叶斯估计，然后基于此模型，对给定的新输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出
u010850027·2015-10-29 19:00

分类器基本知识

在基于概率密度的分类算法中，有著名的贝叶斯估计法[40
dayandongfei·2015-10-28 11:34

机器学习浅析之最优解问题（二）

本文主要讨论了机器学习中的最大似然估计MLE，贝叶斯估计和最大后验估计MAP，以及它们的关系，是上一篇《机器学习浅析之最优解问题》的深入。
·2015-10-27 13:23

朴素贝叶斯法的参数估计

贝叶斯估计：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结果。使分类产生误差。
f81892461·2015-09-26 16:00
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