极大似然估计和贝叶斯估计

最新推荐文章于 2023-07-21 16:33:35 发布
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分类专栏： 数据分析
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贝叶斯估计

贝叶斯估计简单理解就是建立在贝叶斯公式和假设独立的基础之上进行的估计

 

比极大似然估计就多了这一项

极大似然估计是完全使用样本去估计，而贝叶斯估计是通过先验知识和样本联合去估计，当样本量非常大的时候，如趋于无穷时，先验知识就会变得微不足道，不会影响估计的结果，极大似然估计就趋向等于贝叶斯估计；当样本量比较小的时候，贝叶斯估计就比较灵活

贝叶斯公式和极大似然估计详解
南淮北安的博客
10-18 5090
文章目录一、贝叶斯决策二、极大似然估计的引出三、极大似然估计四、极大似然函数的求解 一、贝叶斯决策 首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式： 我们来看一个直观的例子：已知：在夏季，某公园男性穿凉鞋的概率为1/2，女性穿凉鞋的概率为2/3，并且该公园中男女比例通常为2:1，问题：若你在公园中随机遇到一个穿凉鞋的人，请问他的性别为男性或女性的概率分别为多少？ 从问题看，就是上面讲的，某事发...
极大似然估计与贝叶斯估计
nstarLDS的博客
03-19 882
文章目录极大似然估计核心思想一般步骤具体实例贝叶斯估计核心思想一般步骤具体实例总结 极大似然估计 核心思想 已知某个随机变量的样本集合X符合某种概率分布，但是这个分布的超参数θ\thetaθ还未知。此时即可通过极大似然估计得到θ^\hat \thetaθ^，令估计得到的θ^\hat \thetaθ^使得这个样本集合出现的概率最大。即 θ^=arg⁡max⁡θP(D∣θ)\hat{\boldsymb...
参数估计——极大似然估计与贝叶斯估计
biu_biu_biu___的博客
08-05 1502
极大似然估计、极大验后估计与贝叶斯估计
朴素贝叶斯算法的matlab程序实现（极大似然估计和贝叶斯估计）
11-05
朴素贝叶斯算法，matlab程序，极大似然估计，贝叶斯估计
机器学习之极大似然估计与贝叶斯估计
每天起床第一句要给自己打个气
08-28 545
一、贝叶斯定理与朴素贝叶斯         首先介绍一下贝叶斯定理，贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。 P(A∣B)=P(B∣A)P(A)P(B) P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(A)​         其中P(A|B)是在B发生的情...
《统计学习方法（第二版）》李航 读书笔记 （4）第一章习题手写解答 伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计
大白的博客
04-07 1297
《统计学习方法（第二版）》李航 读书笔记 （4） 第一章习题手写解答 伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计 监督学习方法又可以分为生成方法（generative approach）和判别方法（discriminative approach），所学到的模型也就是生成模型和判别模型 生成方法：由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)...
对于伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计的讨论
最新发布
weixin_62577732的博客
07-21 1200
在伯努利模型中，极大似然估计的运用是通过最大化结果为成功（或为1）的概率的似然函数来估计参数p的值，从而估计结果为1的概率。但是贝叶斯估计考虑了先验分布和观测数据的不确定性，因此提供了一个更全面的参数估计，随着观测数据的增大或观测数据很大时，先验估计所占的比重会越来越小，最后两者趋于相同。根据后验概率分布P(θ|D)，可以使用不同的方法来进行参数的估计，包括取后验分布的均值作为参数的估计值（即贝叶斯估计）、取后验分布的最大值作为参数的估计值（即最大后验估计，MAP估计）等。
极大似然估计和贝叶斯估计的区别
06-06
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是在给定观测数据的条件下，寻找最有可能产生这些数据的参数值。具体来说，就是在一组参数值中，选择能够使样本出现概率最大的那个参数值作为估计值。MLE不考虑...
贝叶斯公式与极大似然估计
DaGongJiGuoMaLu09的博客
12-23 440
条件概率 在事件 AAA 发生的前提下，事件 BBB 发生的概率就叫做条件概率，表示为：P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)。那么如何去计算这个条件概率？其实一般说到条件概率的时候，事件 A、BA、BA、B 是有交集的，也就是说事件 AAA 和事件 BBB 有可能同时发生，它们同时发生的概率表示为：P(AB)P(AB)P(AB)。有了这个就可以计算条件概率了：P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B...
机器学习之最大似然估计与贝叶斯估计
fhao2017的博客
12-28 371
参考链接：http://blog.youkuaiyun.com/feilong_csdn/article/details/61633180 http://blog.youkuaiyun.com/sunshine_in_moon/article/details/46430751 使用贝叶斯估计计算参数比较困难，所以简化为最大后验估计。  最大后验估计(MAP)： http://www.cnblog
贝叶斯估计和极大似然估计
weixin_39373577的博客
10-09 319
https://blog.youkuaiyun.com/liu1194397014/article/details/52766760
贝叶斯网专题11：参数学习之极大似然估计
吴智深的博客
10-06 3190
第一部分：贝叶斯网基础 1.1 信息论基础 1.2 贝叶斯网基本概念 1.3 变量独立性的图论分析 第二部分：贝叶斯网推理 2.1 概率推理中的变量消元方法 2.2 团树传播算法 2.3 近似推理 2.3.1 蒙特卡洛方法 2.3.1.1 重要性抽样法 2.3.1.2 马尔可夫蒙特卡洛抽样法(MCMC) 2.3.2 变分推理 第三部分：贝叶斯网参数学习 3.1 理论基础-分布的分布 3.2 极大似然估计 贝叶斯网参数估计有两种方法，一种是极大似然估计，另一种是贝叶斯估计。两种参数估计方法使用不同的思想，前者
贝叶斯————极大似然估计
07-01 324
贝叶斯决策 贝叶斯公式（后验概率）： p(w)：每种类别分布的概率——先验概率； p(x|w)：某类别下x事件发生的概率——条件概率； p(w|x)：x事件已经发生，属于某类的概率——后验概率； 后验概率越大，说明x事件属于这个类的概率越大，就越有理由把事件x归到这个类下 实际问题中，我们只知道优先数目的样本数据，先验概率和条件概率不知道，求不出后验概...
贝叶斯估计详解
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贝叶斯估计         贝叶斯估计：从参数的先验知识和样本出发。         不同于ML估计，不再把参数θ看成一个未知的确定变量，而是看成未知的随机变量，通过对第i类样本Di的观察，使概率密度分布P(Di|θ)转化为后验概率P(θ|Di)，再求贝叶斯估计。         假设：将待估计的参数看作符合某种先验概率分布的随机变量。         基本原理：
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