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mle
最大似然估计与最大后验概率
最大似然估计
MLE
(Maxlikelihoodestimation)最大似然估计是一种统计方法,从英文的直译来看,就是最大可能性估计。如何理解“最大可能性估计”呢?
csdn_elsa
·
2018-10-27 16:13
算法
GMM - MOG的前世今生
因为GMM对所有的像素点用EM算法导致计算量太大,因此用线性模型近似:在文献3中也有对其最大似然估计(
MLE
)的证明只要在每个像素点位2
徐振杰
·
2018-10-24 14:40
病毒侵袭 HDU - 2896 AC自动机
AC自动机求解插入病毒串时记录病毒串id题目保证不同的串有不同的id直接记录即可使用vis数组记录主串编号同编号标记的不在处理注意字符集为所有可见字符题目内存卡的比较紧不要使用memset清空数组否则会
MLE
CaprYang
·
2018-10-22 00:20
__字符串__
AC自动机
python机器学习之神经网络实现
首先,当我们建立一个回归和分类模型的时候,无论是用最小二乘法(OLS)还是最大似然值(
MLE
)都用来使得残差达到最小。因此我们在建立模型的时候,都会有一个lossfunction。
Yaniesta
·
2018-10-13 15:41
逻辑回归分类器(Logistic Regression)
函数最优化理论确定回归系数(weight)梯度上升法数学推导随机梯度上升处理数据的缺失值实例:预测病马死亡率吃了概率论的亏2018/10/20补充:当时写的时候(10/11)没有很好的意识到为什么用最大似然估计(
MLE
Joovo
·
2018-10-11 18:07
※
Python
※
机器学习
机器学习基础算法
如何交付机器学习项目:一份机器学习工程开发流程指南
随着机器学习(ML)成为每个行业的重要组成部分,对机器学习工程师(
MLE
)的需求急剧增长。
阿里云云栖社区
·
2018-10-08 00:00
解决方案
测试
性能
开发流程
机器学习
机器学习笔记 - 19. EM算法(讲师:邹博)
比如现在如果遇到问题,如果想对问题做优化,大家或许只会用最大似然估计(
MLE
)写目标函数,当然也可以换成最大熵模型的目标函数。
blade_he
·
2018-10-07 20:50
2018.9.30 ~ 2018.11.1 做题记录
2018.10.1上午:参加模拟赛:T1:60pts乱搞T2.ACLostCowsPOJ-2182树状数组+二分T3:
MLE
0分下午:ACP2915[USACO08NOV]奶牛混合起来MixedUpCows
EM-LGH
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2018-09-30 22:00
小白仍然努力学习之----GAN基本理论推导
本文仍然基于李宏毅老师的精彩讲授随笔记录对于Generation问题,它要做的事情就是生成的样本的分布尽可能逼近真实样本分布,即如下图:因此,传统的方法就是从真实样本中取样,然后使用
MLE
让生成样本的分布去尽可能逼近它
白痴一只
·
2018-09-27 11:42
贝叶斯估计
Note:贝叶斯估计又称最大后验估计(MAP),区别于
MLE
认为被估计的参数为定值。
TonnyYan
·
2018-09-16 17:50
Gym - 101615G Security Badge(离散化+dfs)
分析:刚开始的做法是从起点到终点跑bfs,求每条边的区间交集,奈何k是1e9,
MLE
没得解释,猝~之后在hzy学长的帮助下对这个题又有了新的理解,我们先把每个区间的端点存下来,然后给端点排序,然后对每一个端点跑
明日可7
·
2018-09-06 21:37
搜索
ZOJ1633 Big String
题解:虽然题目叫大串串,但很显然,这个题不能直接暴力递推写,会报
MLE
(内存超出限制)。。。
一条菜狗
·
2018-09-06 12:00
ACM
1.2贝叶斯线性回归模型
目录目录1.2为什么用贝叶斯线性回归1.2.1最大似然估计(
MLE
)1.2.2最大后验(MAP)1.2.3贝叶斯方法1.2.4贝叶斯线性模型定义1.2.4贝叶斯线性回归的后验分布1.2.5贝叶斯线性回归的预测分布
人工智障仁波切
·
2018-09-02 15:58
统计建模
机器学习
相机姿态估计(五)--DLS
2.无初始化要求,性能接近极大似然(
MLE
)方法的结果3.非线性最小二乘代价函数不依赖点数变化。具体过程如下:1.问题建
Eason.wxd
·
2018-08-28 14:10
立体视觉
各种总结
(Ps:按犯错误的时间顺序排列)1、傻逼错误一定不能犯2、测试的时候一定要计算好数组大小和空间,切忌RE或者
MLE
3、看着题目数据范围,不要开爆空间,最好压着范围开4、==不要打成!
Wolfycz
·
2018-08-13 21:00
什么是极大似然估计?
极大似然估计极大似然估计(maximumlikelihoodestimation,
MLE
),顾名思义,“极大”意为“最有可能的”,“似然”意为“看起来像的”,“估计”的意思则可
对半独白
·
2018-08-12 19:30
统计分析系列
HDU 1251 统计难题(字典树)
pid=1251题目思路:字典树模板题,上板子就行板子链接传送门:https://blog.csdn.net/baodream/article/details/80685799PS:这个题用指针始终会
MLE
baodream
·
2018-08-02 16:38
hdu题解
字典树
最大似然估计
MLE
、最大后验估计MAP、贝叶斯估计
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。
Darlin_F
·
2018-07-29 00:24
recommendation
最大似然估计
MLE
、最大后验估计MAP、贝叶斯估计
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。
Darlin_F
·
2018-07-29 00:24
recommendation
【JZOJ B组】【GDOI2016模拟3.11】历史
但是很明显会
MLE
、TLE。我们可以发现,每次加入一条边,只需更新一个点的father(不用路径压缩),而且,每个点只会更新一个father(用按质合并)。
CE自动机
·
2018-07-16 19:16
题解
并查集
第三周
为文档产生概率等式增加了约束条件,最终可以使用
MLE
或MAE求得主题分布参数。1.同时使得模型具备如下特征:一个单词在某一分布出现概率
个革马
·
2018-07-08 15:22
极大似然估计 —— Maximum Likelihood Estimation
1引入机器学习中,经常会遇到极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,
MLE
)这个名词,它的含义是什么?它能够解决什么问题?我们该如何理解并使用它?
hellozhxy
·
2018-07-04 20:44
机器学习
机器学习之EM算法
由于含有隐变量不能直接使用
MLE
、MAP,因此用隐变量的期望来代替它,再通过最大化对数边际似然(marginallikelihood)来逐步逼近原函数的极大值,EM的优点是简单、稳定,但容易陷入局部最优解
liuy9803
·
2018-07-01 11:21
机器学习
机器学习之十大经典算法(九)EM算法
EM算法一、EM算法简介:EM算法是Dempster,Laind,Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法,它可以从非完整数据集中对参数进行
MLE
估计,是一种非常简单实用的学习算法。
AI专家
·
2018-06-09 14:01
机器之心
机器学习
贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计
Bayes'Theorem文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|1.引言贝叶斯估计、最大似然估计(
MLE
)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到,读文章的时候还感觉挺明白
SnailTyan
·
2018-05-31 18:37
五月月赛第二场总结
写C题题解的时候,越来越觉得自己是个zz==D题翻煎饼,受了才做过的一道题的影响,毫不犹豫写了宽搜,然而
MLE
,
Arlia
·
2018-05-26 10:17
比赛
HDU - 1175 连连看 【DFS】【BFS】
pid=1175思路这种题一想到就用搜索,但是内存是32m用bfs会不会
MLE
没错第一次BFS的时候
MLE
了但是加入一些剪枝就可以过0.先判断两个位置的棋子是否存在并且相同1.如果转弯次数>2就不用搜下去
Dup4
·
2018-05-10 11:35
DFS
BFS
极大似然估计方法(Maximum Likelihood Estimate Method)
#定义极大似然估计方法(MaximumLikelihoodEstimate,
MLE
)也称最大概似估计或最大似然估计:利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样的结果的参数值。
MadJieJie
·
2018-04-13 11:41
Knowledge
Related
MLE
和MAP的小结
摘要本文是关于
MLE
(最大似然估计)与MAP(最大后验概率)的一些自己学习的心得.
kingsam_
·
2018-04-09 20:52
机器学习理论学习
机器学习
机器学习(16)——EM算法
极大似然估计(
MLE
)直接举个例子:某位同学与一位猎
飘涯
·
2018-04-07 21:30
线性回归之数学原理解析
主要内容:1.模型数学表达式2.模型目标函数3.求模型参数极大似然估计(
MLE
)贝叶斯最大后验估计(MAP)1.模型公式:y=wx+b从一维到n维:h_{\theta}(x)=\sum_{i=0}^{x
一个程序员的自我修炼
·
2018-04-05 12:24
机器学习
MLE
和MAP
在概率论里面存在两个流派也就是频率学派和贝叶斯学派,在看来关于这方面的讲解之后吗,个人的理解是对于同一事件的不同理解。频率学派和贝叶斯学派最大的差别是对于参数空间的认识上。所谓参数空间,就是你关心的那个参数可能的取值范围。频率学派并不关心参数空间的所有细节,他们相信数据都是在这个空间里的”某个“参数值下产生的(虽然你不知道那个值是啥),所以他们的方法论一开始就是从“哪个值最有可能是真实值”这个角度
Cute_zhugoing
·
2018-03-27 18:06
MAP
MLE
机器学习
机器学习实战 EM算法 python3实现
1.算法原理EM算法是Dempster,Laind,Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法,它可以从非完整数据集中对参数进行
MLE
估计,是一种非常简单实用的学习算法。
Sisyphus.
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2018-03-25 16:11
EM(Expectation Maximization)算法原理
这时候我们可以用极大似然法(
MLE
),分别通过这50个男生和50个女生的样本来估计这两个正态分布的参数。但现在我们让情况复杂一点,就是这50个男生和50个女生混在一起了。
EmpGro
·
2018-03-09 16:38
机器视觉
算法
机器学习
大话
MLE
和MAP、损失和正则
在机器学习中,最重要的概念包括
MLE
(MaximumLikelihoodEsitmate)和MAP(MaximumAPosterior)。
海街diary
·
2018-03-05 19:02
LR推导以及LR中为什么采用logloss
首先lr是一个分类模型,讨论二分类情况下,在这个基础上我们假设样本服从伯努利分布(0-1分布)做了假设分布后下一步就是求分布参数,这个过程一般采用极大似然估计
MLE
(MaximumLikelihoodEstimation
legendavid
·
2018-01-31 19:24
机器学习
算法相关
极大似然估计和最大似然估计定义
然后我就看了下英文定义:最大似然估计(maximumlikelihoodestimation,
MLE
)极大似然估计方法(MaximumLikelihoodEstimate,
MLE
)其实两者是一样的。
z2539329562
·
2018-01-28 18:39
基本概念
极大似然估计
MLE
定义
简单理解极大似然估计
MLE
简单理解极大似然估计(
MLE
)基本思想使数据集中数据出现的概率(似然)最大举例描述假设某一个新闻文档数据集下有体育、财经、游戏等分类,已知体育类下的所有文档中“篮球“一词出现了100次(可以统计得出,此处为了方便表示取成
杨瘦锅
·
2018-01-21 21:55
机器学习
极大似然估计 极大后验估计 贝叶斯估计 最小二乘法
极大似然估计极大后验估计贝叶斯估计最小二乘法1极大似然估计极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,
MLE
)/最大似然估计/最大概似估计是一种参数估计方法,即已知样本估计出模型的参数
luxiaohai的学习专栏
·
2018-01-04 11:20
机器学习
机器学习算法之
MLE
&& MAP(转)
极大似然估计(
MLE
)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”。
冰鋒
·
2017-12-06 04:51
[BZOJ3110][ZJOI2013]K大数查询 树套树/CDQ分治
代码(
MLE
):#include#includeusingnamespacestd;intn,m;structtree1{intsum
DOFYPXY
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2017-12-03 17:56
数据结构
CDQ分治
树状数组
树套树
浅议极大似然估计(
MLE
)背后的思想原理
1.概率思想与归纳思想0x1:归纳推理思想所谓归纳推理思想,即是由某类事物的部分对象具有某些特征,推出该类事物的全部对象都具有这些特征的推理。抽象地来说,由个别事实概括出一般结论的推理称为归纳推理(简称归纳),它是推理的一种例如:直角三角形内角和是180度;锐角三角形内角和是180度;钝角三角形内角和是180度;直角三角形,锐角三角形和钝角三角形是全部的三角形;所以,一切三角形内角和都是180度。
郑瀚Andrew.Hann
·
2017-11-19 11:00
极大似然估计(
MLE
)和最大后验估计(MAP)
极大似然估计(
MLE
,MaximumLikelihoodEstimation)就可以用来估计模型的参数。
MLE
的目标是找出一组参数,使得模型产生出观测数据的概率最大即:
MLE
的
丢你老母
·
2017-11-16 17:22
统计机器学习
极大似然估计(
MLE
)
基本思想模型已定,参数未知根据已存在的样本,挑选(求出)能让样本以最大概率发生的参数极大似然估计和最小二乘法最大区别之一极大似然需要知道概率密度函数(离散型叫分布律)若总体X属离散型,其分布律的形式是已知,为待估参数,是的取值范围是来自的样本,的样本值为,则的联合分布律为:似然函数就是样本都发生的概率,即联合概率,公式如下求解思路(1)写出似然函数;(2)对似然函数取对数,并整理;(3)求导数,令
littlepai
·
2017-11-15 16:00
EM算法
EM算法是一种通过观测到的数据,找到含潜在分布的参数的最大似然估计(
MLE
,MaximumLikelihoodEstimate)的通用方法。
hellowin4_18th
·
2017-11-11 20:22
OJ术语: AC、WA、TLE、OLE、
MLE
、RE、PE、CE
起因看到一些术语不清楚是什么意思,上网查阅相关资料后,归纳如下。汇总简写全称中文称谓OJOnlineJudge在线判题系统ACAccepted通过WAWrongAnswer答案错误TLETimeLimitExceed超时OLEOutputLimitExceed超过输出限制MLEMemoryLimitExceed超内存RERuntimeError运行时错误PEPresentationError格式错
JNingWei
·
2017-11-02 15:00
其他
bzoj 1419(期望dp)
转移方程:f[i][j]=max(0.0,1.0*i/(i+j)*(f[i-1][j]+1)+1.0*j/(i+j)*(f[i][j-1]-1))边界:f[i][0]=i直接做要
MLE
,所以第一维采用滚动数组优化
KGV093
·
2017-10-29 16:34
dp
HDU 4417 主席树
思路:常见的主席树思路;但是在处理区间[L,R]的离散化时没有考了离散之后L大于R的情况,结果一直莫名其妙
MLE
了很久。
Bahuia
·
2017-10-01 20:36
主席树
面试中遇到过的问题
使用极大似然法
MLE
来估计w和b,最大化“对
N方琪
·
2017-09-27 00:38
面试
数据挖掘面试
HDU1671(字典树模板题)
我还不信邪的开了70万试试,刚刚
MLE
Cai_Haiq
·
2017-09-26 21:31
hdu
字典树
链式前向星
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