机器学习中的MLE、MAP和贝叶斯估计

最新推荐文章于 2025-11-14 07:22:01 发布
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[机器学习]贝叶斯估计
小白
11-16 1410
ref: 《模式分类》（Richard O. Duda）chapter 31. 贝叶斯估计：   把待估计的参数看成是符合某种先验概率分布的随机变量。   最佳估计：对样本进行观测的过程，就是把先验概率密度转化为后验概率密度，                     这样就利用样本的信息修正了对参数的初始估计值。2.具体推导过程贝叶斯估计的核心：由先验概率、类条件概率密度，计算后验概率。已有样本集...
深度探索：机器学习中的最大似然估计（MLE）原理及其应用
qq_51320133的博客
04-18 1万+
最大似然估计作为统计推断的核心方法，在机器学习领域具有广泛的应用价值和深远影响。尽管存在对模型假设敏感、易受异常值影响等局限性，但其直观的原理、坚实的理论基础以及高效的实现方式使其在实践中仍占据主导地位。随着深度学习、强化学习等新兴领域的快速发展，最大似然估计将继续演化并适应新的模型结构与优化框架。同时，结合现代优化算法、并行计算技术以及贝叶斯方法的融合，最大似然估计有望在保持其核心优势的同时，进一步提升参数估计的准确性和鲁棒性，为未来的机器学习研究与应用开辟更广阔的道路。
【高级机器学习】 7. 带噪声数据的学习：从 MLE 到 MAP
最新发布
weixin_48846514的博客
11-14 1055
解释：MLE 找到让数据最“可能”发生的参数值，即在 10 次实验中出现 7 次正面，最合理的概率估计是。“在天阴的情况下下雨的概率 = 天阴在下雨时出现的可能 × 原本的下雨概率 ÷ 天阴的总体概率。结合证据之后的判断。既要数据解释得好（拟合好），又要参数别太奇怪（符合先验）。这就是一个“高斯先验”——参数越远离 0，越不可能。我于是更新我的信念：可能 70% 要下雨（后验）。我先“猜”今天下雨的概率是 30%（先验）。这就是 MLE：找到让数据最可能出现的参数。“在看见新数据后，更新你原来的信念。
MLE 机器学习(施工中)
jasonasuka的博客
04-22 758
Supervised Learning监督学习 regression problems classification problems Regression： 集合set D，N个点，输入x，输出t D=D =D= {(xn,tn):n=1,...,N(x_n,t_n):n = 1, ..., N(xn​,tn​):n=1,...,N} goal: is to predict the output t for a test, as of yet unobserved, input x. Classifi
极大似然估计，最大后验概率估计(MAP)，贝叶斯估计
vivi的技术博客
02-23 4万+
三种参数估计方法都和贝叶斯公式有关，因此首先从分析贝叶斯公式入手： 贝叶斯公式可以表达为：   posterior：通过样本X得到参数的概率 likehood：通过参数得到样本X的概率 prior：参数的先验概率，一般是根据人的先验知识来得出的。比如人们倾向于认为抛硬币实验会符合先验分布：beta分布。 ，其中， 比如当选取的时候，代表人们认为抛硬币得到正反面的概率都是0
机器学习 —— 概率图模型（学习：贝叶斯估计）
weixin_34204722的博客
03-14 334
　　之前谈到学习就是利用数据集对参数进行最大似然估计。本质上是获取一组有效的参数。然而如果考虑一个这样的问题：一枚硬币扔10次有7次朝上；扔1000次有700次朝上。显然对于二者而言，对参数的估计都是0.7。但是如果我们已知硬币是无偏的，那么第一次可以告诉自己是意外，第二次却很难说服。极大似然估计的问题是无法对先验知识进行建模并带入模型中。 1、贝叶斯估计　　 　　在极大似然估计中，我们使用的...
机器学习中的MLE、MAP、贝叶斯估计
perfectlwz的博客
05-28 1487
即使学过机器学习的人，对机器学习中的MLE(极大似然估计)、MAP(最大后验估计)以及贝叶斯估计(Bayesian)仍有可能一知半解。对于一个基础模型，通常都可以从这三个角度去建模，比如对于逻辑回归（Logistics Regression）来说：MLE: Logistics RegressionMAP: Regularized Logistics Regression Bayesian: Bay...
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
热门推荐
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
最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）、贝叶斯估计的详细介绍
weixin_42973814的博客
04-20 1999
最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）、贝叶斯估计的详细介绍
机器学习朴素贝叶斯分类器原理与应用：涵盖MLE、MAP、垃圾邮件分类及字符识别系统设计了文档的主要内容
04-17
最大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）是朴素贝叶斯分类器中用于估计参数的两种重要方法。MLE的目标是找到使得观测数据出现概率最大的模型参数；而MAP在MLE的基础上，进一步加入了对参数的先验知识，从而在...
MLE、MAP、贝叶斯估计、MCMC、EM
tangwing的专栏
10-31 1629
机器学习中的MLE、MAP、贝叶斯估计 - 李文哲的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37215276 上面这篇文章对所提到的三种方法做了清晰的对比。总结图： 另外文中总结：几点重要的Take-aways： 每一个模型定义了一个假设空间，一般假设空间都包含无穷的可行解； MLE不考虑先验（prior)，MAP和贝叶斯估计则考虑先验（prior）； MLE、MAP是选择相对最好的一个模型（point estimation）， 贝叶斯方法则是通过观测数据来估
机器学习系列之极大似然估计（MLE）
qq_34372112的博客
09-04 1315
绪论 在统计学中，极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）是用来估计模型参数的一种方法，就是利用已知样本的结果信息，反推出最有可能导致这样结果的模型参数值。一般情况下，我们用 θ\thetaθ 来表示模型的参数，所以解决问题的本质就是求θ\thetaθ。 举例1 现在假设有一枚不均匀的硬币，然后我们做了100次实验，一共60次正面，40次反面；我们设 θ\thet...
机器学习 - MLE、MAP
呵呵
01-03 3794
研一给我们上机器学习课程的一个计算所老师的总结
机器学习之贝叶斯估计
weixin_42397505的博客
01-13 211
MLE、MAP、贝叶斯估计
jiaof的博客
08-20 345
转自知乎一篇优秀文章 总结： 1.MLE不考虑先验（prior)，MAP和贝叶斯估计则考虑先验（prior）； 2.MLE、MAP是选择相对最好的一个模型（point estimation）， 贝叶斯方法则是通过观测数据来估计后验分布(posterior distribution)，并通过后验分布做群体决策，所以后者的目标并不是在去选择某一个最好的模型； 3.当样本个数无穷多的时候，MAP理论上会...
【机器学习】最大似然估计(MLE)和期望最大算法(EM)浅析
qq_44397802的博客
05-30 3614
极大似然估计（MLE）是一种直接通过最大化似然函数来估计模型参数的方法，适用于完全观测的数据。MLE 通过最大化观测数据的对数似然函数来找到最优参数。最大期望算法（EM）是一种迭代优化算法，适用于存在隐变量或不完全数据的情况。EM 通过交替执行期望步骤（计算隐变量的期望对数似然函数）和最大化步骤（最大化期望对数似然函数）来逐步优化参数估计。
机器学习mAP之我见
gw1994的博客
03-19 9235
mAP（mean Average Precision） Precision and Recall        在模型评估时，我们往往会参照一些性能指标，最基本的如准确率和召回率。看过西瓜书的同学应该对下面这张表格很熟悉： predicted:P predicted:F actual:P TP FN ...
贝叶斯估计
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
06-30 2987
理解并掌握贝叶斯估计相关知识，编程实现使用已有训练样本进行学习从而获得类概率，在实践中对贝叶斯估计有一个深刻认识。
机器学习——贝叶斯定理
weixin_74731967的博客
05-14 3979
人对某一事件未来会发生的认知，大多取决于该事件或类似事件过去发生的频率。这就是贝叶斯定理的数学模型，它最早由数学家托马斯·贝叶斯提出。贝叶斯生活在18世纪，他是一位牧师。1763年，他发表了论文《论有关机遇问题的求解》，提出了一种解决问题的框架思路，即通过不断增加信息和经验，逐步逼近真相或理解未知。这种思想奠定了贝叶斯理论的基础。贝叶斯定理的过程可以归纳为：“过去经验”加上“新的证据”得到“修正后的判断”。它提供了一种将新观察到的证据和已有的经验结合起来进行推断的客观方法。
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