最大后验估计和最大似然估计

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#最大似然估计

博客介绍了两篇关于最大后验估计和最大似然估计的图文并茂博文，并给出链接。基于贝叶斯推理，指出最大似然估计是最大后验估计在假设模型参数分布为均匀分布时的特例，还提供了维基百科相关页面链接。

两篇博文，图文并茂

https://blog.youkuaiyun.com/zengxiantao1994/article/details/72787849

http://www.cnblogs.com/liliu/archive/2010/11/22/1883702.html

 

Wikipedia

关于最大后验估计和最大似然估计，基于贝叶斯推理，最大似然估计是最大后验估计在假设模型参数分布为均匀分布的情况下的特例

From the point of view of Bayesian inference, MLE is a special case of maximum a posteriori estimation (MAP) that assumes a uniform prior distribution of the parameters. 

https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_a_posteriori_estimation

https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood_estimation

最大似然估计和最大后验估计（转）
qq_15906905的博客
07-08 1071
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。 个人认为：三个参数估计的方法可以总结为如下： 我们知道贝叶斯公式是这样写的： 然后就可以通过这个公式来求解最大似然估计MLE、最大后验估计MAP和贝叶斯估计了。 最大似然估计：实际上是求了红线框起来的部分。认为参数是固定的 最大后验估计：，实际上是去求了红线框起来的部分。比最大似然估计多...
【概率论】极大似然估计和最大后验估计
Mr_health的博客
07-23 1万+
目录 1.概率模型和非概率模型 1.1 非概率模型 1.1 概率模型 2 频率学派和贝叶斯学派 2.1 频率学派 2.2 贝叶斯学派 3. 极大似然估计 3.1 什么是极大似然估计 3.2 极大似然原理及数学表示 3.3 极大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation,MLE) 3.4 极大似然估计法求估计值的步骤 3.5 例题 1.概率模型和非概率模型 要介绍极大似然估计和最大后验估计，就要先从概率模型和非概率模型说起。极大似然估计和最大后验估计都.
极大似然估计和贝叶斯估计
weixin_30920513的博客
06-27 305
极大似然估计和贝叶斯估计分别代表了频率派和贝叶斯派的观点。频率派认为，参数是客观存在的，只是未知而矣。因此，频率派最关心极大似然函数，只要参数求出来了，给定自变量X，Y也就固定了，极大似然估计如下所示: D表示训练数据集，是模型参数 相反的，贝叶斯派认为参数也是随机的，和一般随机变量没有本质区别，正是因为参数不能固定，当给定一个输入x后，我们不能用一个确定的y表示输出结果，必须用一个概率的...
最大似然估计_最大似然估计与最大后验估计
weixin_39943926的博客
11-27 804
摘要最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)与最大后验估计(Maximum A Posteriori)是机器学习中最常用的两种点估计参数估计方法. 最大似然估计以最大化观测数据集上的似然度为目标, 强调从观测数据集上拟合出产生观测数据集的分布, 常用的交叉熵损失(cross entropy loss)、 均方误差损失(Mean Square Error)都可以以最...
最大后验概率&最大似然估计
aids1982的博客
09-01 400
问题是，已知样本结果D，求最大概率的参数$\theta$ 最大后验概率(MAP)： 求使$P(\theta |D)$最大的$\theta$； $P(\theta |D)=\frac{P(D|\theta )P(\theta )}{P(D)}$ 其中，P(D)为已知量，常量，因为样本结果已经定了; 求$max P(\theta |D)$，相当于求$max{P(D|\theta...
最大似然估计，最大后验估计以及贝叶斯估计
最新发布
SmartLab307的博客
12-01 1767
在机器学习中，我们经常使用一个模型来描述生成观察数据的过程。例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称为流失建模），或者我们可以用线性模型根据公司的广告支出来预测公司的收入（这是一个线性回归的例子）。每个模型都包含自己的一组参数，这些参数最终定义了模型本身。我们可以把线性模型写成 y = mx + c 的形式。在广告预测收入的例子中，x 可以表示广告支出，y 是产生的收入。m 和 c 则是这个模型的参数。这些参数的不同值将在坐标平面上给出不同的直线（见下图）。
深入理解最大似然估计与最大后验估计：概率中的两大估计法
新型多传感器导航融合算法及基于贝叶斯框架下自适应鲁棒滤波
01-19 3880
最大似然估计是一种通过优化似然函数来估计模型参数的方法。似然函数描述了在给定模型和观测数据的情况下，参数值出现的可能性。
概率统计 (一): 极大似然估计和最大后验估计
王成昊的博客
05-13 759
极大似然估计和最大后验估计前言什么是估计怎么估计极大似然估计最大后验估计频率学派和贝叶斯学派总结 前言 国内有很多关于这个主题的博客, 但我都看不懂, 感觉他们在说废话. 什么是估计 线性回归, 逻辑回归, 神经网络… 这些模型都需要数据来进行训练, 从而优化自己的参数. 估计就是这个意思, 通过数据来确定概率模型的参数, 只不过估计是用来优化概率模型而非机器学习模型. 因此, 估计就是这样一个函...
最大似然估计与最大验后估计
11-27
最大似然估计和最大后验估计都是统计学方法，用于估计模型参数。最大似然估计简单、易于实现，但是忽略了模型参数的先验分布信息。最大后验估计可以考虑模型参数的先验分布信息，从而提高估计的准确性。
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
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nebulaf91的博客
05-31 33万+
声明：本文为原创文章，发表于nebulaf91的csdn博客。欢迎转载，但请务必保留本信息，注明文章出处。 本文作者: nebulaf91 本文原始地址：最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很
最大似然与最大后验估计
yuxiaoxi21的博客
07-29 377
最大后验估计、最大似然估计、贝叶斯估计关系
try_again_later的博客
03-11 442
重点参考： https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9378535.html
最大似然估计和最大后验估计
qq_43533956的博客
03-15 1162
概率与统计 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。 概率是已知模型和参数，推数据。统计是已知数据，推模型和参数。 回到这个函数P(x∣θ)，其中x表示数据，θ表示参数，已知x求θ就是统计问题，已知θ求x就是概率问题。 如果θ 是已知确定的，x是变量，这个函数叫做概率函数(probability function)，它描述对于不同的样本点x，其出现概率是多少。 如果x是已知确定的，θ是变量，这个函数叫做似然函数(likelihood functi
最大似然估计和最大后验估计（整理）
weixin_42660711的博客
03-17 1862
前言 机器学习任务可以分为两类：一样是样本的特征向量xxx和标签yyy之间存在未知的函数关系y=h(x)y=h(x)y=h(x)，另一类是条件概率p(y∣x)p(y|x)p(y∣x)服从某个未知分布。最小二乘法的参数估计是属于第一类，直接建模xxx和标签yyy之间的函数关系。此外，线性回归还可以从建模条件概率p(y∣x)p(y|x)p(y∣x)的角度来进行参数估计[1]。 我们也许对yyy和xxx之间函数关系有一个很好的了解，对建模的条件概率不是很了解-----至少我是这么感觉的 最大似然估计（MLE） 这
最大似然估计（MLE） vs. 最大后验估计（MAP）
沉鱼叶的博客
04-30 394
关于MAP和MLE
机器学习中的极大似然估计(MLE)、最大后验估计(MAE)
LIsaWinLee的博客
06-19 3万+
极大似然估计和最大后验概率估计的相关知识
贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计
sky的博客
07-18 9315
1.背景知识 1.1 概率与统计 概率论是集中研究概率及随机现象的数学分支，是研究随机性或不确定性等现象的数学。统计学是在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据，以便给出正确消息的科学。 概率论是在给定条件（已知模型和参数）下，对要发生的事件（新输入数据）的预测。统计推断是在给定数据（训练数据）下，对数据生成方式（模型和参数）的归纳总结。概率论是统计学的数学基础，统计学是对概率论的应用。 1.2 联合概率和边缘概率 假设有随机变量和，此时用于表示且同时发生的概率。这类.
先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率
guohecang的博客
08-25 4万+
参数估计的方法有多种，这里我们分析三种基于概率的方法，分别是最大似然估计（Maximum Likelihood）、贝叶斯估计（Bayes）和最大后验估计（Maximum a posteriori）。我们假设我们观察的变量是x，观察的变量取值（样本）为，要估计的参数是，x的分布函数是（我们用条件概率来显式地说明这个分布是依赖于取值的）。实际中，x和都可以是几个变量的向量，这里我们不妨认为它们都是标量（theta若是标量求导，若是向量求偏导）。这里的p(x|θ)可以是高斯分布或其他分布。
通信入门系列——最大似然准则和最大后验概率准则
小灰灰的FPGA的博客
01-28 1916
ψ)+n(t),其中t∈T0,信号均为实数信号，T0是观察的时间段，r(t)是观测到的信号，s(t;最大后验概率准则是Turbo码译码算法的基础，作用是在于可以吧接收信号分成几个部分，从一部分接收信号获得的后验概率，作为另一个部分的先验概率，各部分互相提供先验概率信息，从而形成迭代的译码算法。r1,r2,r3是已知量，Pr|s(r1,r2,r3|s)是s的函数，对参数s的最大似然估计是使Pr|s(r1,r2,r3|s)最大的s值。其中,H是一个系统，输入信号为s(ψ),是参数ψ的函数，ψ可以包括多个参数；
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