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机器学习初级篇6——极大似然与最小二乘法的关系与统一

极大似然与最小二乘法的关系与统一极大似然与最小二乘法一.极大似然估计二.最小二乘法三.极大似然估计与最小二乘法关系极大似然与最小二乘法一.极大似然估计在统计学中，最大似然估计（英语：maximumlikelihoodestimation，缩写为MLE

zhenteliu·2023-01-08 16:00

【10.1算法理论部分（3）学习问题（Baum-Welch算法）】Hidden Markov Algorithm——李航《统计学习方法》公式推导

10.3学习问题（解决Learining：λMLE=argmaxλP(O∣λ)\lambda_{MLE}=argmax_{\lambda}P(O|\lambda)λMLE=argmaxλP(O∣λ)）10.3.1

张乾和Heytee·2023-01-07 03:18

☞柡櫡☜·2023-01-05 19:13

极大似然估计（MLE）+最大后验概率估计（MAP）

3.似然函数(likelihoodfunction)4.极大似然估计（MLE）5.最大后验概率估计6.MLE和MAP的区别转自：文章最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,

Weiyaner·2023-01-05 19:11

机器学习系列之最大后验估计（MAP）

解决该问题，一般有两类方法：极大似然估计与最大后验估计，关于极大似然估计，可以看我这篇博客：机器学习系列之极大似然估计（MLE）。

筱踏云·2023-01-05 19:09

MLE和LMS估计的例题

###下面通过一个example来讲讲通过MLE和通过LMS求解问题的过程。例子：设一个有偏的硬币，抛了100次，出现1次人头，99次字。

谁还没有独一无二的id·2023-01-05 19:38

最大后验估计(MAP)

根据贝叶斯理论，对于θ的后验分布：后验分布的目标为：（分母为f(x)，是固定值）MAP认为，θ是一个随机变量，其先验概率密度函数是已知的，为P(θ)，所以其目标为：MLE认为

liangjiubujiu·2023-01-05 19:08

机器学习中的极大似然估计(MLE)、最大后验估计(MAE)

简述极大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）也称最大似然估计。是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。

LIsaWinLee·2023-01-05 19:03

最大似然估计、交叉熵、KL散度的联系与区别

深度学习中交叉熵和KL散度和最大似然估计之间的关系机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(crossentropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系，查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的

进击的程序·2023-01-05 14:34

从极大似然估计推出多分类交叉熵损失函数

传统的数理统计以往，我们有二项、几何等等比较简单的分布，假设随机变量服从这些分布，然后用MLE估计这些分布概率密度式当中的参数。

构建的乐趣·2023-01-05 14:58

Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation阅读笔记

本文从极大似然估计（MLE）角度开发一种高效并有效的基于回归的姿态估计方法。从极大似然估计的角度来看，采用不同的回归损失是对输出密度函数作出不同的假设，密度函数越接近真实分布，回归性能越好。

AnZhiJiaShu·2023-01-04 07:16

Image captioning with transformer and knowledge graph

Imagecaptioningwithtransformerandknowledgegraph创新点一、创新点1二、创新点2实验2021PatternRecognitionLetters东南大学创新点本文使用相对熵(KLdivergence)结合最大似然估计(MLE

小个葡萄·2022-12-30 14:07

从EM到VI，最后落地VAE

EM常与MLE进行对比。MLE（极大似然估计）EM算法1.2VI算法变分推断（VariationalInference）解决的是贝叶斯角度的积分问题，是贝叶斯推断的确定性近似推断。

Paul-Huang·2022-12-30 14:36

拟合算法（模型+代码）

（2）最小二乘法得到的结果和MLE极大似然估计一致。不用奇数次方的原因：误差会正负相抵求解最小二乘法：MATLAB代码：loaddata1plo

刘_六六·2022-12-29 20:28

ML (Chapter 7): 贝叶斯分类器

Bayesiandecisiontheory)期望风险最小化分类问题--后验概率最大化使得期望风险最小回归问题--选择条件期望使得期望风险最小极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE

连理o·2022-12-28 15:30

Amortized MLE

Learningdeepenergymodel:contrastivedivergencevs.AmortizedMLEabstract1Introduction2Background2.1steinvariationalgradientdescent2.2learningenergymodel**contrastiveDivergence**abstract受SVGD算法的启发,本文提出两个算法

小陈同学-陈百万·2022-12-25 07:23

逻辑回归总结

文章目录1.简介2.逻辑回归模型的数学推导2.1逻辑回归的损失函数2.2极大似然估计（MLE）2.3使用梯度下降方法求的最佳参数www2.4为什么可以用梯度下降法？

orangerfun·2022-12-24 08:03

哈工大机器学习期末复习笔记（一）

一、贝叶斯估计当我们需要对一个参数进行估计时，一种办法是概率论与数理统计课程中已经学过的极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）。

绿色的海洋300·2022-12-23 19:56

工作小笔记——对MLE和MAP的简单理解

文章目录前言1.问题描述1.1MLE1.2MAP2.简单通信系统的例子2.1MLE解调2.2MAP解调3.数据拟合3.1MLE的推导及其与最小二乘的关系3.2MAP的考虑参考文献前言本文简单描述最大似然估计

m0_71775106·2022-12-22 12:04

机器学习-白板推导-系列（二）笔记：高斯分布与概率

文章目录0笔记说明1高斯分布1.1求uMLE1.2求σMLE2有偏估计与无偏估计2.1uMLE为无偏估计2.2σ2MLE为有偏估计3高斯分布的概率密度函数4高斯分布的局限性5边缘概率与条件概率的求解5.1

流动的风与雪·2022-12-20 17:33

【统计学】深入理解最大似然估计（MLE， maximum likelihood estimation）

目录1.前言2.案例导入3.理论阐述4.伯努利分布5.高斯（正态）分布1.前言最大似然估计就是利用已知的样本结果，在使用某个模型的基础上，反推最有可能导致这样的结果的模型参数。2.案例导入这里我们用一个经典的摸球游戏来阐述最大似然估计在伯努利分布模型上的应用。假设一个袋子里面装有红球和白球，比例未知，现在我们要抽取10次（每次抽完都放回，保证每次抽取的独立性），假设抽取到了7次白球和3次红球（最大

玉古路38号·2022-12-20 08:42

MLE和MAP关系详解

1.什么是MLE，什么是MAPMLE：最大似然估计MAP：最大后验估计MLE通俗的讲：在估计模型的参数θ时，我们的依据是百分之百来自于观测数据的，也就是通过观测数据去预测参数θ，仅仅依赖于观测数据（样本

账户不存在·2022-12-12 14:26

【模式识别与机器学习】——最大似然估计（MLE）最大后验概率（MAP）和最小二乘法...

1）极/最大似然估计MLE给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。

weixin_30908649·2022-12-12 14:54

经验风险最小化、结构风险最小化、极大似然估计、最大后验概率估计...||《统计学习方法》李航_第1章_蓝皮（学习笔记）

第1章统计学习方法概论监督学习统计学习三要素模型策略（经验风险和结构经验风险）判别模型与生成模型补充（含课后作业）MLE、MAP和贝叶斯估计证明经验风险最小化等价于极大似然估计（在特定条件下）证明结构风险最小化与最大后验概率等价

Rlin_by·2022-12-12 14:16

MLE，MAP，贝叶斯理解

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。概率研究的问题是已知一个模型和参数预测这个模型产生的结果的特性（例如均值，方差，协方差等等）。如研究怎么养猪（模型是猪），选好了品种、喂养方式、猪棚的设计等等（选择参数），要知道养出来的猪大概能有多肥，肉质怎么样（预测结果）。统计研究的问题则相反。统计是有一堆数据，要利用这堆数据去预测模型和参数。

Mark_Aussie·2022-12-12 14:46

MLE，MAP，经验风险最小化，结构风险最小化,邻域风险最小化

文章目录MaximunlikelihoodextimationMaximumAPosteriorEstimationVicinalRiskMinimization,VRMMaximunlikelihoodextimation最大似然估计:样本->参数,完全相信观测到的数据,最优可能产生这些看到的数据的模型就是最理想的模型.频率学派认为,参数是一个常数,不断实验就能逼近参数的真实值.对应经验风险最小

骑着乌云看雪·2022-12-12 14:14

常见损失函数和评价指标总结

损失函数：###1.1回归问题：####1.平方损失函数（最小二乘法）：$$L(Y,f(x))=\sum_{i=1}^n(Y-f(X))^2$$回归问题中常用的损失函数，在线性回归中，可以通过极大似然估计（MLE

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-12 12:01

MATLAB2016笔记（十）：曲线拟合、参数估计

概述（二）多项式拟合polyfit（三）加权最小方差(WLS)拟合自行编写polyfits（四）非线性曲线拟合lsqcurvefit二、参数估计函数（一）常见分布的参数分布（二）点估计——最大似然估计mle

胡牧之.·2022-12-12 02:48

R语言——（六）、线性回归模型

文章目录回归分析*问题提出*一、一元线性回归二、一元线性回归的参数估计1.普通最小二乘估计（OLS）2.极大似然估计(MLE)3.随机误差项μ的方差σ^2的估计二、一元线性回归模型的检验1.拟合优度检验

小趴菜_·2022-12-11 18:10

机器学习之极大似然估计

二、极大似然原理及数学表示三、极大似然估计法(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)四、极大似然估计法求估计值的步骤：五、极大似然估计法应用六、总结一、什么是极大似然估计？

QxwOnly·2022-12-11 05:42

机器学习之作业2

作业1:线性回归模型的极大似然估计1.E{wMLE}E\{\textbfw_{MLE}\}E{wMLE}E{w^}=∫w^p(y∣X,w,δ2)dtE\{\widehat{\textbfw}\}=\int

才大难为用·2022-12-11 05:08

【机器学习作业分享2】极大似然估计方法(MLE)

【机器学习作业分享2】极大似然估计方法（MLE）介绍作业要求作业分解作业求解任务一求解：运用含噪模型，生成数据，求解结果任务二求解：将任务一得到的数据可视化任务三求解：生成更多组左右数据，绘制ω^\hat

Johnson221B·2022-12-11 05:07

潜变量模型

通常，最常用的办法就是极大似然估计（MLE），假设我们有一个数据集D=t1,t2...tn，包含了n个样本。最常用的高斯函数，就可以通过下式给

g8015108·2022-12-09 16:13

机器学习&数据挖掘知识点大总结

1.Basis(基础)：MSE(MeanSquareError均方误差)，LMS(LeastMeanSquare最小均方)，LSM(LeastSquareMethods最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihoodEstimation

勇往直前的流浪刀客·2022-12-09 16:24

EM算法

1.EM算法，称为期望-最大化，它用于求解MLE的一种迭代算法2.它的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3.EM算法分两步走：E步求期望，对隐变量进行积分

整得咔咔响·2022-12-05 12:07

先验后验似然最大似然估计和最大后验估计

2.https://blog.csdn.net/qq_40213457/article/details/82502105最大似然和最大后验讲的挺好的，MAP就是在MLE上加一个先验概率，或MLE就是将先验概

weixin_33785972·2022-12-03 06:34

奇袭

以下是我自己的一些理解，首先$n^3$算法无脑维护前缀和MLE+TLE#include#definelllonglong#defineA10100usin

weixin_30292843·2022-11-29 10:04

机器学习中的损失函数（交叉熵损失、Hinge loss）

损失函数文章目录损失函数1交叉熵损失1.1从最大似然估计到交叉熵损失概率论中的MLE机器学习中的MLE交叉熵损失1.2多分类的交叉熵损失函数1.3比较2.Hingeloss铰链损失1交叉熵损失1.1从最大似然估计到交叉熵损失概率论中的

petSym·2022-11-28 22:45

【机器学习笔记10】EM算法——直观理解与详细推导

目录似然函数极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）极大似然估计应用求解极大似然估计初识EM算法问题引入隐变量直观理解EM算法隐变量的后验概率分布EM算法公式详细推导含隐变量的对数似然函数利用

Twilight Sparkle.·2022-11-28 16:10

线性回归的数学原理-机器学习-白板推导笔记3

文章目录线性回归的数学原理-机器学习-白板推导笔记3最小二乘法及其几何意义最小二乘估计：几何解释几何解释-1几何解释-2概率视角线性回归最大似然估计MLE线性回归正则化岭回归-频率角度岭回归-贝叶斯角度总结附录

Veritaswhs·2022-11-27 22:03

机器学习-白板推导系列(三)-线性回归

3.线性回归本章内容：1、最小二乘法（矩阵表达与几何意义）2、概率角度：最小二乘法⇔noise为Gaussian的MLE（最大似然估计）最小二乘法\Leftrightarrownoise为Gaussian

Paul-Huang·2022-11-27 22:55

机器学习基础篇：关于线性回归-正则化、MLE、MLP

关于线性回归正则化、MLE、MLP正则化、MLE、MLP阐述线性回归从两个方面：未加正则化的线性回归：加了正则化后的线性回归：过拟合：正则化的框架：另：加L2正则化（矩阵形式）加L2正则化（MLE-概率形式

guieraxbc·2022-11-27 22:24

机器学习-（手推）线性回归2-最小二乘法（概率视角）-研究LSE和MLE的关系

前期回顾：一、LSE（最小二乘估计）说明：y的ε（即噪声服从高斯分布）二、MLE（极大似然估计）结论：从概率视角分析：MLE（极大似然估计）与LSE（最小二乘估计）是等价的。

M鱼小刀·2022-11-27 22:23

机器学习——线性回归与分类（包括部分公式推导）

p=22&spm_id_from=pageDriver文章目录1线性回归1.1最小二乘法LSE1.2极大似然估计MLE1.3最大后验概率估计MAP1.4线性回归的三大特点及其延申方法2正则化2.1LASSO

路过的风666·2022-11-27 21:06

机器学习算法笔记：贝叶斯线性回归

文章目录贝叶斯线性回归推断预测参考文献贝叶斯线性回归线性回归当噪声为高斯分布的时候，最小二乘损失导出的结果相当于对概率模型应用MLE，引入参数先验分布是高斯分布，那么MAP的结果相当于岭回归的正则化，如果先验是拉普拉斯分布

xiaochengJF·2022-11-27 14:51

机器学习读书笔记：聚类

文章目录聚类性能度量外部指标度量方法内部指标度量方法基本距离计算无序属性距离计算加权距离计算典型聚类算法K-均值算法k-均值代码学习向量量化(LVQ)高斯混合聚类最大似然估计(MLE：Maxmiumlikehood

新兴AI民工·2022-11-27 08:48

神经网络与深度学习-2- 机器学习简单示例-PyTorch

）参考文档：【技术干货】PyTorch深度学习合集【全20集】深度学习入门|PyTorch入门|深度学习中的数学入门_哔哩哔哩_bilibili《神经网络与深度学习》目录：1：线性回归2：结构风险3：MLE4

明朝百晓生·2022-11-27 07:53

极大似然估计法（Maximum likelihood estimation, MLE）

极大似然估计法（Maximumlikelihoodestimation,MLE），是一种用来估计概率模型参数的方法。

GinGinXia·2022-11-26 11:34

机器学习——线性回归

目录1、最小二乘法及其几何意义2、最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE(极大似然估计)3、正则化-岭回归4、正则化-岭回归-概率角度-高斯噪声高斯先验这一阵子重新回顾了机器学习的几个基础模型和一些重要的概念

chendelun·2022-11-26 07:11

针对于MLE和MLP的代码例子实现

背景首先该例子来源于CSDN: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的博客这里的代码作为对上述内容的补充和实现。

Baxkiller有只猫·2022-11-23 09:03

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