MLE 第4页

论文R语言复现 | 基于 EM 算法的高斯混合模型参数估计

高斯混合概率在众多领域都有重要应用，依据已知观测数据估计高斯模型中未知参数就显得尤为重要，由于观测值具体来自于高斯分布的哪个分模型是未知的，那么利用传统的极大似然(MLE)方法进行参数估计就变得十分困难

皖渝·2022-11-23 02:37

机器学习部分知识点

1.MLE与MAP区别？——两者都可以解决参数估计问题，都假定数据是独立同分布的。最大似然估计MLE是假定参数θ为一个常数，待求的θ满足argmaxP(x|θ)。

m0_59989429·2022-11-21 09:13

bilibili-机器学习白板推导系列Q&A大纲

频率派和贝叶斯派Q：频率派的观点：A：前提：假设N个样本X均由分布P(x|θ)生成，P(x|θ)是可从样本数据中中得到的经验分布频率派将θ看作常数，使用最大似然估计常数θ的取值（P(x|θ)就是似然）–MLE

qq_42424545·2022-11-21 07:43

辨析：最小二乘、线性回归与极大似然

LinearRegression（LR），在无歧义或概念要求不严格的情况下，有时可能用“线性模型”、“回归”指代；极大似然：也称为极大似然估计，英文MaximumLikelihoodEstimate（MLE

meta life·2022-11-20 19:17

极大似然 vs. 最大后验

总言之意思大概就是，MAP同时考虑了MLE和先验概率。这样从一定程度上防止了样本量少时，MLE估计的随机性的概率。具体详见：极大似然估计与最大后验概率估计

Reza.·2022-11-19 13:45

混合高斯模型_高斯混合模型（GMM）

1.高斯混合模型是由若干的基于高斯概率密度函数形成的模型2.从几何角度，GMM是多个高斯分布叠加而成的加权平均的结果3.从混合模型角度，每个样本是从某个高斯分布抽样得到的4.直接利用MLE无法求解高斯混合模型

weixin_39633455·2022-11-19 01:14

混合高斯模型介绍以及应用

.单一的高斯模型(Gaussiansinglemodel,GSM)2.混合高斯模型(GMM模型)2.1混合高斯模型直观上的理解和描述2.2极大似然估计(MaximumLikehoodEstimate,MLE

Mobtgzhang·2022-11-19 01:28

机器学习6——EM算法与高斯混合模型GMM

用于保证收敛到MLE（最大似然估计）。主要用于求解包含隐变量的混合模型，主要思想是把一个难于处理的似然函数最大化问题用一个易于最大化的序列取代，而其极限是原始问题的解。

weightOneMillion·2022-11-18 11:36

2022高教社杯数学建模思路 - 案例：线性回归

article/details/126211983内容简介符号说明一、线性回归（最小二乘法及其几何意义）1、矩阵表达下的最小二乘法2、最小二乘法的几何意义二、线性回归（最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE

建模君A·2022-11-18 07:56

【机器学习】频率派和贝叶斯派

即最大似然估计MLE：2.2简单案例2.2.1已知参数以两个箱子中的黑白球举例，和分别为两个箱子中黑球的概率，此处也就是p1号箱子内有5个黑球和5个白球，2号箱子内有7个黑球和3个白球。

养老村村长·2022-11-18 00:41

贝叶斯视角下的机器学习

文章目录一、从一个例子开始讲起1.最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）2.最大后验估计（MaximumAPosterioriEstimation）3.对比MLE和MAE

何以少团栾。·2022-11-18 00:39

学习笔记——PCA降维sklearn

PCA降维sklearn文章目录PCA降维sklearn1重要参数1.1参数n_components1.1.1数字1.1.2mle1.1.3信息量1.2参数svd_solver1.3参数random_state2

真是喵啊·2022-11-17 09:13

深度学习基础 - 最大似然估计

深度学习基础-最大似然估计flyfish最大似然估计，maximumlikelihoodestimation简称MLEInstatistics,maximumlikelihoodestimation(MLE

西西弗Sisyphus·2022-11-17 07:50

2021李宏毅机器学习笔记--23 Theory behind GAN

2021李宏毅机器学习笔记--23TheorybehindGAN摘要一、MaximumLikelihoodEstimation(最大似然估计)二、MLE=MinimizeKLDivergence（最小KL

guoxinxin0605·2022-11-14 13:12

机器学习2--朴素贝叶斯

函数表达式：最大熵原理多变量（联合）分布，离散的联合概率分布连续的联合概率分布1.2.3独立和条件独立条件概率独立性条件独立1.2统计与概率研究问题的区别2贝叶斯分类器2.1贝叶斯公式2.2贝叶斯决策论2.3MLE

Ensheng Shi·2022-11-09 12:13

朴素贝叶斯和SVM

朴素贝叶斯决策:详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解_nebulaf91的博客-CSDN博客_最大后验估计如何简单理解贝叶斯决策理论（BayesDecisionTheory

king52113141314·2022-11-07 12:39

极大似然函数求解_快速理解极大似然法

极大似然法(maximumlikelihoodestimation，MLE)是概率统计中估算模型参数的一种很经典和重要的方法，贯穿了机器学习中生成模型(Generativemodel)这一大分支的始终。

weixin_39619170·2022-11-04 09:31

计算机视觉 Computer Vision Chaper14 图像生成

文章目录概念介绍生成模型MLE变分子编码器VAEGAN对抗生成网络常见改进GANDCGANWGANSRGAN概念介绍生成模型生成式模型，给一个概念，然后扩展它的细节。

大叔爱学习.·2022-10-31 10:29

EM算法系列--原理

算法原理EM算法全称是最大期望算法（Expectation-Maximizationalgorithm,EM），是一类通过迭代进行极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE

yeqiustu·2022-10-26 07:57

EM算法-硬币实验的理解

使用硬币实验的例子理解EM算法，即最大期望算法（Expectation-Maximizationalgorithm,EM），是一类通过迭代进行极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE

hunk954·2022-10-26 07:22

机器学习算法-NLP-CV好的学习视频和资料（持续更新~）

小白入门：《图“解”机器学习》-小白10分钟也能搞懂机器学习知乎：深入理解统计学习方法（这个可以参考）第四章贝叶斯相关：详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解（转载

饿了就干饭·2022-09-07 10:10

最大似然估计(MLE)入门教程

什么是最大似然估计(MLE)最大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。

·2022-09-03 10:30

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（7）-EM算法

Expectation-Maximizationalgorithm,EM），或Dempster-Laird-Rubin算法，是一类通过迭代进行极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE

mozun2020·2022-08-23 15:37

自然语言处理NLP面试问题

自然语言处理NLP面试问题前言一、机器学习相关模型1、朴素贝叶斯1-1、相关概念介绍1-2、贝叶斯定理1-3、贝叶斯算法的优缺点1-4、拓展延伸1-4-1、MLE（最大似然）1-4-2、MAP（最大后验概率

ㄣ知冷煖★·2022-08-09 07:55

推荐：一文读懂最大似然估计(附R代码)

本文将研究MLE是如何工作的，以及它如何用于确定具有任何分布的模型的系数。简介解释模型如何工作是数据科学中最为基本最为关键的问题之一。

数据分析v·2022-07-30 11:54

stata学习笔记|最大似然估计

在线性回归模型中，由于MLE与OLS的估计量一致，所以即使扰动项不服从正态分布也没关系，但是，如果在非线性模型中，扰动项不服从正态分布，而采用了MLE模型，则会导致出现“准最大似然估计”，其结果并不精准

Clytie_Lion·2022-07-30 11:24

机器学习中的极大似然估计

极大似然估计（MLE）考虑一组含有mmm个样本的数据集X={x(1),...,x(m)}\mathbb{X}=\{x^{(1)},...,x^{(m)}\}X={x(1),...,x(m)},独立的由未知的真实数据生成分布

姜芽子·2022-07-26 10:53

机器学习必知概念：贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验估计

原文(我的博客):贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验估计三者的区别更多机器学习深度学习资源实例分析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

weixin_34342207·2022-07-26 10:44

【翻译】读博士一年后对机器学习工程的思考

人们一直在谈论机器学习工程（MLE）是软件工程的一个子集，或者应该被这样对待。但在过去15个月的博士研究生阶段，我一直在通过数据工程的视角来思考MLE。任务型机器学习工程师有两种类型的关键业务的机

Alexxinlu·2022-07-19 16:36

AI遮天传 ML-KNN

我们之前学习的方法如决策树、回归分析、贝叶斯分析都可以看作是三步走的学习方法，即：估计问题的特征(如分布)做出模型假设(LSE、Decision、Tree、MAP、MLE)找到最优的参数那么有没有一种学习方法不遵循模型假设

老师我作业忘带了·2022-07-08 20:09

理解极大似然估计与最大后验概率估计

最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）和最大后验概率估

live_for_myself·2022-07-02 19:07

2020李宏毅机器学习笔记-Generative Adversarial Network - Theory behind GAN

目录摘要1.TheorybehindGAN2.MaximumLikelihoodEstimation3.MLE=MinimizeKLDivergence4.Generator5.Discriminator6

ZN_daydayup·2022-06-18 07:09

机器学习基础 --- 线性回归（Linear Regression）

内容简介符号说明一、线性回归（最小二乘法及其几何意义）1、矩阵表达下的最小二乘法2、最小二乘法的几何意义二、线性回归（最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE)三、线性回归（正则化-岭回归）四、线性回归（

dc_sinor·2022-06-12 07:53

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第4章朴素贝叶斯法

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第4章朴素贝叶斯法论文介绍特点数学基础条件概率全概率公式贝叶斯公式先验概率后验概率似然函数极大似然估计（MLE）最大后验概率估计（MAP）贝叶斯估计（

电信保温杯·2022-05-17 07:23

BRIO：抽象文本摘要任务新的SOTA模型

上图显示seq2seq架构中使用的传统MLE损失与无参考对比损失之间的差异。我们通常使用最大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)损失来训练序列模型。

·2022-05-01 10:47

零基础学算法100天第2天——bellman-ford（边数限制最短路算法）

上一次我们提到了最短路算法是有好几种的，不同的算法不仅适用的场景不同，而且复杂度也不同，选择不适很可能会MLE或TLE，今天我们讲解的是bellman-ford算法，这还是非常重要的，模板非常容易记下来

执梗·2022-04-30 12:09

参数和非参数机器学习算法

然后，通过训练数据集，基于经验风险最小化（ERM）、结构风险最小化（SRM）、最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）等学习策略，可以估计出f

来生做只喵·2022-04-07 12:31

从线性回归到高斯过程回归

线性回归和高斯过程回归1.数据集2.最小二乘法2.1.解法2.2.直观理解2.3.条件数2.4.QR分解3.噪声为高斯分布的MLE4.过拟合5.过拟合解决方案5.1.正则化5.1.1.L1Lasso5.1.2

不喝也中·2022-03-23 08:35

线性回归

线性回归@(机器学习经典算法总结)最大似然估计(MaximumlikelihoodEstimate)在开始我们第一个算法之前呢，先介绍机器学习中一个非常重要的准则，这是一种参数估计的方法——最大似然估计MLE

腾原·2022-02-08 17:59

EM算法

最大似然估计(MLE)：MLE是利用已知的样本结果，反推最有可能导致这样结果的参数值（θ）得计算过程，MLE的目标就是找出一组参数，使得模型产出观察数据的概率最大MLE求解过程：编写似然函数（即联合概率函数

Theodore的技术站·2022-02-07 12:47

【机器学习算法】为什么交叉熵可以用作逻辑回归(分类模型)的损失函数 ?

文章目录逻辑回归的损失函数以MLE角度理解交叉熵以信息论角度理解交叉熵信息熵K-L散度(相对熵)交叉熵(CrossEntropy)推导逻辑回归损失对参数的梯度使用逻辑回归实现乳腺癌数据集二分类逻辑回归的损失函数有两种方式可以推导出二分类交叉熵损失函数

helton_yann·2021-11-21 09:25

matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据

统计推断通常基于最大似然估计(MLE)。MLE选择能够使数据似然最大化的参数，是一种较为自然的方法。在MLE中，假定参数是未知但固定的数值，并在一定的置信度下进行计算。

·2021-10-27 18:00

详解：极大似然估计MLE与最大后验概率估计MAP

本文目录一、具体定义二、详细理解1.MLE2.MAP10次实验100次实验1000次实验三、为什么MAP的正则与范数有关1.L2正则2.L1正则3.MAP什么时候等于MLE一、具体定义从其他的文章中我们可以了解到极大似然估计和最大后验概率估计的公式

harry_tea·2021-10-15 18:32

高统分析

重点已知随机变量分布求统计量分布2.充分完备统计量，UMVUE3.最优渐进正态估计4.BLUE，有效估计5.UMPT6.随机变量变换后求分布7.渐进分布8.MLE,E,Var,UMVUE

抄书侠·2021-06-25 03:48

MLE，MAP，EM 和 Point Estimation 之间的关系是怎样的？

关键词：参数估计|统计|机器学习原知乎问题概念图最近在尝试用thebrain画统计相关的概念图，标题里这几个东西从比较宏观的角度上看，关系大致是下面这样的。thebrain概念图（局部）解释还是要大致解释一下。首先要有样本（Sample）和总体（Population）的概念，假设我们认为总体对应了一个真实分布，那么总体就有了定义分布需要的参数（Parameter）。因为总体不可见，所以需要通过观察

simoncos·2021-06-20 18:23

最大似然估计+最大后验估计+LR

前言现代机器学习的终极问题都会转化为解目标函数的优化问题，MLE和MAP是生成这个函数的很基本的思想，因此我们对二者的认知是非常重要的。

MashoO·2021-06-14 12:56

极大似然估计MLE

〇、说明极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)，也称最大似然估计。

Herbert002·2021-05-17 22:07

贝叶斯线性回归|机器学习推导系列（二十三）

图像从几何角度出发求解线性回归问题，可以使用最小二乘估计（LeastSquareEstimate，LSE），而从概率角度来看也就是噪声为高斯分布的极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate，MLE

酷酷的群·2021-05-15 17:17

省赛打铁总结

开局就开始卡，大数模拟除法还是顺利的写出来了，然后一直卡M，后来队友读了H说H可能是个dp题，但是鲁哥觉得转移时间太长会t，然后他说了句血量比武力值珍贵，那我想了想不是o1转移吗，直接上机，喜提一发mle

爷灬傲奈我何123·2021-05-10 17:33

【1043】Eight 【没做出来】

我的方法一:map去重MLE#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;chara[4][4];intdx[4]={-1,0,1,0

幽殇默·2021-05-07 20:40

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