ML ME MAP

最新推荐文章于 2022-09-25 22:11:20 发布
原创 最新推荐文章于 2022-09-25 22:11:20 发布 · 721 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

参考：http://blog.youkuaiyun.com/polly_yang/article/details/9716591

ML：极大似然估计

ME：最大熵

贝叶斯准则（MAP：最大后验概率）

知道分布，不知道先验信息时使用ML；不知道分布，有先验信息时使用ME；知道分布和先验信息时使用贝叶斯准则（简化为MAP）

ML之ME：分类预测问题中评价指标(AP/mAP)的简介、使用方法、代码实现、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-19 2001
ML之ME：分类预测问题中评价指标(AP/mAP)的简介、使用方法、代码实现、案例应用之详细攻略目录评价指标(AP/mAP)的简介1、AP的简介2、AP的理解3、AP与mAP区别及意义评价指标(AP/mAP)的案例应用1、具体比赛场景下的特殊定义(1)、AP (Average Precision)in PASCAL VOC challenge (2)、COCO mAP AP，Average Precison，平均精度，平均正确率。 案例理解AP，假设数据集中总共有5个苹
ML之ME：机器学习中模型评估指标—分类预测问题(ER误分类率、CE的五大指标(ACC、Precision、Recall、F1、AUC)简介、使用方法、代码实现、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
09-04 1万+
​ ML之ME：机器学习中模型评估指标—分类预测问题(ER误分类率、CE的五大指标(ACC、Precision、Recall、F1、AUC)简介、使用方法、代码实现、案例应用之详细攻略 目录 分类预测的简介 分类预测问题中评价指标(ER/ROC-AUC/P-R-F1/RP/mAP)简介 分类预测相关指标—混淆矩阵CE的五大指标 分类预测的案例应用 分类预测的简介 分类预测是机器学习和数据科学领域的主要内容，分为二分类预测任务和多分类预测任务。
ML_and_MAP
07-09
关于最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）的MATLAB代码
ML和MAP
weixin_41264669的博客
11-18 3292
第一篇博客 大家好，虽然我已经注册了3年优快云，但今天才开始写自己的第一篇。希望以后多多产出！ 最近在上Pattern Recognition. 对ML和MAP的理解真的是很难的一部分，不过我记得开学的时候看过一篇很好的此类文章，今天花了很久才重新找到，特地在这里记录下来，也当作自己的第一篇博客。 https://blog.youkuaiyun.com/a493823882/article/details/82835445 希望看见的大家都去看看这篇文章，写的真的很好！ ...
MAP和ML的比较
Lehyu的博客
09-29 5101
机器学习里常用的两种估计
最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，多目标跟踪的粒子滤波器。.zip
08-12
最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，多目标跟踪的粒子滤波器
贝叶斯学习、MAP、ML
TH_NUM的博客
06-02 6102
贝叶斯估计与有监督学习如何用贝叶斯估计解决有监督学习问题？ 对于有监督学习，我们的目标实际上是估计一个目标函数f : X->Y，,或目标分布P(Y|X)，其中X是样本的各个feature组成的多维变量，Y是样本的实际分类结果。假设样本X的取值为xk，那么，根据贝叶斯定理，分类结果为yi的概率应该为： 因此，要估计P(Y=yi|X=xk)，只要根据样本，求出P(X=xk|Y=yi)的所有估计，以及
MAP,LMMSE以及ML3种信道估计算法均衡后基带信号的对比仿真+matlab操作视频
06-09
1.领域：matlab，MAP,LMMSE以及ML算法 2.内容：MAP,LMMSE以及ML3种信道估计算法均衡后基带信号的对比仿真+matlab操作视频 3.用处：用于MAP,LMMSE以及ML算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行...
MLE，EM，MAP 三种算法对比和理解
热门推荐
zjm750617105的专栏
09-29 1万+
reference link: http://blog.youkuaiyun.com/upon_the_yun/article/details/8915283 最大似然估计(MLP): 　　（1） 写出似然函数 　　（2） 对似然函数取对数，并整理 　　（3） 求导数 　　（4） 解似然方程 假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数, f为我们所使用的模型, 那么最大似然估计可以表示为： Sit
机器学习 自动分类_如何使用自动机器学习（AutoML）进行分类
cumian8165的博客
08-21 1983
机器学习 自动分类In this article I will show you how to use Automated Machine Learning (AutoML) to build a classifier for tabular data. And don't worry – I will explain all strange definitions :) 在本文中，我将向您展示...
lingpie_v75.zip_ML准则和MAP_最大似然 图像
07-13
最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，本程序的性能已经超过其他算法。
通信原理学习笔记6-4：数字解调——抽样判决的译码准则（最大后验概率准则MAP、最大似然准则ML、最小二乘/最小平方准则LS、最小距离准则）
Insomnia_X的博客
09-25 6824
在无ISI时，任意位置nnn上的一个符号InI_nIn​，经过AWGN信道、匹配滤波器、采样后，得到符号YnY_{n}Yn​Yn=In+nnY_{n}=I_{n}+n_{n}Yn​=In​+nn​两种典型的译码准则分别是最大后验概率准则MAP和最大似然准则ML假设发出符号集XXX（原因），接收到符号集YYY（结果），下面译码的都是都是已知YYY求解XXX的问题P(X)P(X)P(X)称为先验概率（未观测到结果YYY前，XXX的概率），P(X∣Y)P(X|Y)P(X∣Y)称为后验概率，P(Y∣X)P(Y|X)
LS、ML与MAP 例题
陈三儿
04-01 1345
【机器学习】MAP最大后验估计和ML最大似然估计区别
zkq_1986的博客
10-16 5901
MAP：maximun a posteriori 最大后验估计 ML：maximun likelihood. 1 MAP A maximum a posteriori probability (MAP) estimate is an estimate of an unknown quantity, that equals the mode of the posterior d
ML
xuchuyan的专栏
07-01 343
1 K-means 聚类算法，原始数据不带标签，属于无监督算法的范围 初始有一团数据，选择2个点作为其质心，计算每个数据点到各个质心的距离，选择距离最近的质心作为数据点的标签，由于有2个质心，现在数据被分为2个部分了，分别计算2个部分的数据得到新的质心； 重复这个过程，直到质心位置不变或者变化范围很小。 难点在于质心数量的选择，和计算距离的方式选择。 2 决策树 2.1 基本概念 1 信息熵 信...
第六章——有躁信道编码定理
qq_54715996的博客
11-20 1万+
目录 一、前言 二、错误概率和译码规则 2.1、错误概率 2.2、译码规则 三、最大后验概率准则与最大似然译码准则 3.1、最大后验概率准则（MAP） 3.2、最大似然译码准则（ML） 3.3、举个栗子 四、费诺不等式 五、错误概率与译码方法 六、码字距离 6.1汉明距离 6.2最小距离译码准则 七、纠错能力与检测能力 八、香农第二定理 互联网的广大朋友们，大家好！即将迈入期末的坟墓，我们一起走进信息论的知识总结。由于我复习的顺序可能不是按目录走，如果...
最大似然估计（Maximum Likelihood，ML）
phoem的专栏
08-20 5412
<br /><br />最大似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译，“似然”用现代的中文来说即“可能性”。故而，若称之为“最大可能性估计”则更加通俗易懂。<br />　　最大似然法明确地使用概率模型，其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。最大似然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表。该方法在每组序列比对中考虑
信息论-离散信道及其容量笔记
LRachelChao的博客
04-18 4507
1.    信道容量是信息能够可靠传输的最大传输速率。信道容量定义为信道输入与输出平均互信息的最大值。信道容量仅于信道特性，信道转移概率有关，与信道输入无关。但是信道输入概率必须与信道容量进行匹配才能达到容量。 2.    单符号离散信道 一个平稳离散无记忆信道的容量C定义为输入与输出平均互信息I(X;Y）的最大值，即 C=max I(X;Y）    C为信道传输最大信息速率能力的度量
通信 MAP准则和ML准则
最新发布
03-08
### MAP 准则与 ML 准则的区别 最大后验概率 (Maximum A Posteriori, MAP) 和极大似然估计 (Maximum Likelihood, ML) 是两种常用的统计决策方法，在通信领域有着广泛的应用。 #### 定义差异 MAP 准则是基于贝叶斯...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值