mle

最大似然估计详解

一、引入  极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation)，英文简称MLE。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。
很随便的wei·2023-09-24 16:19

第二周

参数估计办法MLE最大似然估计--缺点：数据太小的时候容易对模型参数估计有偏差MAE贝叶斯推断--缺点：需要知
个革马·2023-09-20 19:47

MLE极大似然估计

https://blog.csdn.net/tjy1220646144/article/details/44834865极大似然估计（MLE）：极大似然估计是一种参数估计的方法，即已知样本估计出模型参数
lgb_love·2023-09-16 20:03

贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器

根据贝叶斯分类器（1）贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解方法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解的问题，在上一篇贝叶斯分类器（2）极大似然估计、MLE
蛋仔鱼丸·2023-09-15 10:27

极大似然估计（MLE）

依然是一些最粗浅的理解：当我们拥有一批实际数据，并且有一个模型可以模拟，那么极大似然估计(maximumlikehoodestimator)就可以帮助我们找出最符合这个模型的参数。当然，前提是模型要靠谱。极大似然估计的原理是，用这个方法求得的参数可以使实际数据出现的概率最大。一个简单的例子是，如果我们已知一个样本符合几何分布，其似然函数（likehoodfunction）也就是几何分布的概率密度函
HeiLeo·2023-09-06 06:33

AC、WA、TLE、OLE、MLE、RE、PE、CE分别是什么意思？

这都属于OJ题即OnlineJudge在线判题系统根据你所提交的答案进行判断有以下几种结果：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格式错误CECompileError
yuhan_Li·2023-09-02 05:24

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|附代码数据

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。
·2023-08-30 00:35

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|附代码数据

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。
·2023-08-30 00:34

算法复杂度

TLE：时间超时（死循环或效率太低）MLE：内存超限（数组越界或者栈溢出）时间复杂度基本操作数同一个算法在不同的计算机上运行的速度会有差别，并且实际运行速度难以在理论上进行计算，实际去测量又比较麻烦，所以不考虑算法运行的实际用时
榆榆欸·2023-08-25 16:38

逻辑回归(logistic regression)part1统计学相关，最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）与逻辑回归的计算原理

由此引入一个概念，最大似然法（Maximumlikelihoodmethod）极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估
丰。。·2023-08-23 08:16

A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models》阅读笔记

作者猜测，这是因为通常它们在decoder层采用的目标函数是计算输入与输出的似然性，比如最大似然估计（MLE）。作者采用最大互信息（MaximumMutualInformation，MMI
ColdCoder·2023-08-19 19:48

C. Mark and His Unfinished Essay - 思维

分析：直接模拟操作会mle，可以每次复制记录对应源字符串的下标，可以记录每次字符串增加的长度的左右端点下标，可以发现左端点与读入的l是对应的，因此就可以向前移到l的位置，这样层层递归，就能找到在原字符串的相对位置
Wy. Lsy·2023-08-07 11:34

EM算法

1.EM介绍EM(ExpectationMaximizationAlgorithm,EM)是Dempster等人于1977年提出的一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计(MLE)，或极大后验概率估计
qzlydao·2023-08-06 13:35

动态开点线段树

防止原来的区间太大(比如n的范围为1e9，询问的个数为1e5)，此时我们就可以动态开点，防止普通线段树的空间过大导致MLE。
'Karma·2023-08-05 23:32

深入理解机器学习与极大似然之间的联系

数据类型的不同（离散型和连续性）就有不同的似然函数极大似然极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）：那就是让这个似然函数的最大，目的是解决模型已定，参数未知的问题可以发现
小宋加油啊·2023-08-05 18:33

C. Binary String Copying - 思维

分析：赛时我是直接模拟的，tle然后mle，补提，发现规律，每一个改变的字符串都只会对应一个需要改变的区间，例如第一个样例前两个101100->011100和101100->011100，对应区间在确定改变的范围后可以发现是一样的
Wy. Lsy·2023-08-03 23:27

237. 程序自动分析【并查集】

https://www.acwing.com/problem/content/description/239/这里的话，需要注意的是我们的范围特别的大，如果直接开数组会MLE。
幽殇默·2023-07-24 19:33

讲座笔记|词向量与ELMo模型

侵删第一讲：词向量与ELMo模型李文哲老师预习1：最大似然估计最大似然估计是机器学习邻域最为常见的构建目标函数的方法，核心是根据观测到的结果预测其中的未知参数求解：极大值倒数为0预习2：机器学习中的MLE
Woooooooooooooo·2023-07-21 01:12

频率学派 极大似然估计MLE，贝叶斯学派 最大后验估计MAP 2021-05-11

MLE和MAP，如何从数据样本估计参数？其实机器学习包括深度学习的模型都是在学习数据的分布。
不想读Paper·2023-07-19 07:39

AI知识问答

7/16介绍一下贝叶斯、最大似然估计（东南大学，2021）答：（1）最大似然估计(MLE)：从字面理解，即估计出最像这样特征的参数。其属于频率派，认为参数为一个固定的值。
-小透明-·2023-07-17 10:25

LR算法

LR的表达式损失函数sigmoid函数的推导是线性模型，取值空间为实数集；是预测为1的概率，则是预测为0的概率，概率的取值空间为[0,1]；令则损失函数的推导(MLE)则MLE：取log：最大化上面的式子
poteman·2023-06-24 02:24

LeetCode 1163. 按字典序排在最后的子串

例如：从abaabczbzd这个串中找到zd这个最大字典序子串或者zdabaabczb这样一个子串，暴力法就是从每个位置切割字符串，但是这样需要保存n*n个字符串再排序，必然MLE因此最小表示法的精髓在于
Sasakihaise_·2023-06-17 23:06

11 GMM——高斯混合模型

文章目录11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍11.2通过MLE估计参数11.3EM求解11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍从几何角度来说：高斯混合模型表示：加权平均——由多个高斯分布混合叠加而成
hanhan不是很憨憨·2023-06-11 08:35

一些零碎的知识

1、MLE和MAPMLE:模型已定，参数未知极大似然估计，是一种参数估计的方法。即假设样本满足某种分布，利用已知的样本结果信息去反推最有可能导致这些样本出现的模型参数值。
3ce0470dc2f4·2023-06-10 21:19

概率密度函数的参数估计

一、文章重点及流程梳理本文目的在于：1、阐述MLE参数估计的思想，并计算参数在正态分布下的估计量2、阐述贝叶斯估计的思想，并介绍贝叶斯估计与MAP的不同点流程梳
HelloKeitei·2023-04-21 03:20

【数据统计】— 极大似然估计 MLE、最大后验估计 MAP、贝叶斯估计

【数据统计】—极大似然估计MLE、最大后验估计MAP、贝叶斯估计极大似然估计、最大后验概率估计(MAP)，贝叶斯估计极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimate，MLE)MLE目标例子
之墨_·2023-04-21 02:02

微习惯复盘与感恩日记2022-7-3

大致看了一下以往的试卷，计量的题目基本上没有变化，一道OLS一道MLE，概率论的题目是一道计算一道证明，明天试试看能不能做出来。宏观就没有以往试卷可以参考了，准备把作业和期末考卷再做一做。
小木山庄的溜溜·2023-04-20 14:02

[LeetCode 236] 二叉树的最近公共祖先

本菜鸡能想到的方法MLE了用例的树小的时候应该是可以过的，但就是因为俩vector导致MLE了QAQ#include#include#include#include#include#include#include
新青年没有新思想·2023-04-18 20:51

线段树 ---- 染色问题

Mayor'sposters线段树染色问题法一：线段树+离散化：1e+7的区间范围太大了，硬刚的话就是tle或者mle，所以用到了离散化的思想新的覆盖旧的，问最后又多少张海报会露出来，可见没法用线段树的
Codiplay·2023-04-13 11:02

机器学习 | 朴素贝叶斯

机器学习|朴素贝叶斯更多内容，关注wx公众号：数据分析这件小事儿贝叶斯派与频率派在参数估计上，有两个方法，MLE（最大似然估计）和MAP（最大后验估计），分别代表了频率派和贝叶斯派。
热心网友小周·2023-04-12 17:10

微习惯复盘与感恩日记2022-07-01

1.科研：没想到今天只看了MLE的开头，仿佛什么都没有记住。真的感觉自己马上就要完蛋了。2.英语：语法书两章。听力5分钟。口语30句。写作书一章。
小木山庄的溜溜·2023-04-11 03:56

机器学习理论杂记

机器学习理论杂记序号名称1常用的Optimizer：SGD、SGDM、Adagrad、RMSProp、Adam2BoundingBoxRegression3最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP
椰子奶糖·2023-04-07 18:17

OJ常见的运行结果术语及其原因

RuntimeError(RE)运行错误a.数组开太小，要存的数据太大b.数组越界TimeLimitExceeded(TLE)时间超限需要优化算法或者重新设计程序MemoryLimitExceeded(MLE
狮院的万事通小姐·2023-04-06 02:24

十大之——EM算法（Expectation-Maximum）

一.为什么引入EM1.最大似然估计（MLE）（1）已知：①一堆观测数据X②数据服从的统计模型估计：统计模型中的参数（2）引入MLE：（3）非凸问题：无法求全局极值，只能求局部极值。
夜猫子丶CC·2023-04-01 10:58

春 字节题（五）

编辑距离Hleetcode1143最长公共子序列leetcode718最长重复子数组字节技术面【重点】出现频率最高的k个数字（出现频率第1高==出现次数最多）leetcode451根据字符出现的次数排序Mle
Mr.liang呀·2023-03-31 20:18

最大似然估计和最大后验估计

MLE-最大似然估计例如仍硬币：抛n次，k次为正面，则事件发生的概率为k/n缺点：当数据样本很少时候偏差较大NegativeLogLikelihood(NLL)的推导MAP-最大后验估计后验=先验*似然先验
舟舟洋·2023-03-24 21:29

stata tips 1: Heckman two stage

*MLE,thedependentvariableintheselectionmodelisthedummyvariableofy.heckmanyx1x2x3,select(z1z2z3)vce(clusterclustervarrobust
MISS_L种花的大猫·2023-03-21 21:58

独立性假设 与 先验后验

极大似然估计(MLE)是经验风险最小化(ERM)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时,经验风险最小化等价于极大
谢小帅·2023-03-21 09:40

DataWhale-03-EM算法

相关概念极大似然估计法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）极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”
evanzh7·2023-03-16 21:48

用java刷题需知，一篇足矣(初学)

scanner类我，一java菜鸡，昨天刷题，发现一直MLE，以为可能是java本来的弊端，比
Nte Fuir·2023-03-08 22:06

用stata做面板数据回归分析基础作业

目录1.导入数据集2.面板数据有关信息3.混合回归4.随机效应模型4.1随机效应模型or混合回归模型的选择：LM检验4.2随机效应模型：两种估计方法A.FGLS法：广义离差模型B.MLE法：极大似然估计
YO乐事嘟·2023-02-03 22:14

Notes on 极大似然估计（MLE）

从总体中取出n个样本，观测值分别为，则似然函数为求使得出现样本概率最大的参数作为的估计值为了方便计算，对取对数得到对数似然函数又记梯度算子若似然函数满足连续可导的条件，则最大似然估计量就是如下方程的解例设样本服从正态分布，则似然函数为对数似然函数得方程组解得为极大似然估计参数。定义信息其中，是分布的密度函数。（不是似然函数。）引理定理在具有合适的平滑条件下，来自样本的最大似然估计具有一致性。且其中
清筱筱·2023-01-31 17:15

2023美赛数学建模思路 - 案例：线性回归

article/details/128779911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·2023-01-31 09:07

极大似然估计

通俗理解极大似然估计(MLE)和矩估计是数理统计中进行参数估计常用方法.通常我们假设观测到的样本X1,X2,…,XnX_1,X_2,\dots,X_nX1,X2,…,Xn均是从一个统计模型X∼F(x;θ
kangzz1995·2023-01-29 13:59

买净化器再不看MLE，就真的要杯具了

这里介绍一个大家比较陌生的概念，MLE，就是全寿命期平均效率，是英文MeanLifetimeEfficiency的英文首字母简写。
FICA研究院·2023-01-27 07:23

深蓝学院-视觉SLAM课程-第4讲作业（T5矩阵微分，T6手写高斯牛顿，T7批量MLE）

课程Github地址：https://github.com/wrk666/VSLAM-Course/tree/master5.T5矩阵微分5.1实值行向量偏导这块儿之前一直不太懂，趁着这个机会补一补。看结论的话直接到5.5节，稍微理解一下的话再看看5.1和5.2，具体矩阵微分的引出在5.3。行向量偏导和列向量偏导对应，对列向量偏导一般叫做梯度。求f(X)f(X)f(X)对XXX的行向量偏导vec(
读书健身敲代码·2023-01-17 17:41

统计学 | 最大似然估计与EM算法（持续更新）

文章目录参考资料1.最大似然估计1.1原理1.2示例2.EM算法2.1原理2.2示例参考资料统计计算中的优化问题1.最大似然估计1.1原理统计中许多问题的计算最终都归结为一个最优化问题，典型代表是最大似然估计(MLE
CZ一星弱火·2023-01-16 21:04

参数估计——极大似然估计与贝叶斯估计

极大似然估计与贝叶斯估计的理解1参数估计2极大似然估计（MLE）3贝叶斯估计4极大验后估计（MAP）参考1参数估计参数估计（ParameterEstimation）是根据从总体中抽取的样本来估计总体分布中包含的未知参数的方法
派大星布星·2023-01-16 14:35

CART决策树python实现

/dataSet/liquefaction_data_MLE.csv")x=df[['CSR','Vs']]y=df['target']clf=tree.DecisionTreeClassifier()
赏花赏月赏秋香·2023-01-15 23:17

【Linear Regression】 线性回归数学公式推导

目录LSE最小二乘估计高斯噪声的MLE岭回归贝叶斯角度LSE最小二乘估计DataX是N个P维，LabelY是N个1维，利用最小二乘估计计算参数矩阵W的值，WTxi-yi相当于到直线的距离；也可以通过几何解释
Christ741·2023-01-09 13:10
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