MAP和ML的比较

最新推荐文章于 2023-09-06 17:30:05 发布
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分类专栏： 机器学习 数学 文章标签： MAP MLE 估计
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lehyu/article/details/52702779
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本文探讨了两种参数估计方法——最大似然估计和最大后验概率估计。最大似然估计通过最大化样本数据出现的概率来估计参数；而最大后验概率估计在考虑先验概率的情况下，寻求最可能的参数值。两者都是估计模型参数的重要方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最大似然估计

设总体 X 为离散型，其分布 P(X=x)=p(x;θ) 。设 X1,…,Xn 是来自 X 的样本，则他们的联合分布律为：

∏i=1Np(
最低0.47元/天 解锁文章
机器学习笔记-目标检测评价标准mAP的理解
jiangziben的博客
01-18 1752
mAP是用来评估目标检测任务性能的一个重要指标。m代表的是mean的缩写，mAP是对于所有类别的AP求平均得到的。所以，只要明白的AP值怎么计算，mAP就很好理解了。AP的计算又由recall（查全率）和precision（查准率）计算而来，recall（查全率）和precision（查准率）计算又必须要知道什么是混淆矩阵。所以本笔记首先讲解什么是混淆矩阵，然后再讲解recall（查全率）和precision（查准率）的计算方法。有了这些基础之后，AP的计算方法自然就容易理解了。
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
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 3241
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！ ...
贝叶斯学习、MAP、ML
TH_NUM的博客
06-02 6073
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
概率论复习 – ML vs. MAP vs. Bayesian Inference
菜鸟只能慢慢练
10-11 3621
转自:http://www.xperseverance.net/blogs/2012/11/1396/ 距离上次好好看这些概念大概半年过去了，很不幸，真的把他们忘记了。果真是不用则费，即使是简单的概念。 这次要写下来，以后再忘记则看看就容易回忆起来，事实上我现在觉得不太可能再忘记了…… 参考资料： 《统计学完全教程》、《PR&ML》、《Parameter estimation for
【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 5865
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
有关MAP、ML和EM的个人理解
weixin_33974433的博客
11-18 457
1.贝叶斯学习 要了解这三个概念，需要先知道什么是贝叶斯学习。 贝叶斯学习就是根据给定数据的先验概率计算每种假设的可能性，它是基于先验和后验概率的乘积的，计算式如下： 这个公式的意思是，在某个data出现的情况下，这个data属于某一class类的概率等于这个class的先验概率乘以后验概率，其中P(class)是先验概率，P(data|class)是条件概率。 2.MAP（最大后验概...
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。
MAP,MLE.rar_MAP去噪_ML_MLE去噪_map_图像噪声估计
09-24
本文将深入探讨“MAP（最大后验概率）去噪”和“ML（最大似然）去噪”，以及它们在“图像噪声估计”中的应用，特别是在“MR（磁共振）图像”低噪声水平时的作用。 首先，我们要理解最大后验概率（MAP）的概念。在...
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...
ML ME MAP
KinboSong的博客
03-16 695
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）
最大后验概率 MAP 准则matlab源码
02-20
最大后验概率 MAP 准则以及matlab源码
Maximum Likelihood(ML) 和 Maximum a posterior(MAP)的直观理解
调味瓶的技术宅梦想实现路
03-01 5624
ML和MAP在Pattern Recognition, Machine Learning这些领域绝对是超高频词汇, 这段时间琢磨了一下下, 写下点体会. ML, 极大似然法, 说白了就是计数. 对于一堆我们可以观察到的数据x, 每个数据有N个维度, 选择其中一个, 假设是i, 进行计数. 就是数在第i维度下, 每一个数字各有多少个. 这个过程完了以后就可以得出这组数据的概率分布了.
LS、ML与MAP 例题
陈三儿
04-01 1321
【深度学习基础】：最大似然(ML)估计、贝叶斯估计、最大后验(MAP)估计
bqw的博客
08-07 3669
    相关知识点：KL散度
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 6493
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,MMSE,LMMSE,ML,MAP,LMS,AR，MSE误差介绍
最新发布
梅逊雪——记录科学研究
09-06 1770
这一系列算法都可以是基于接收数据来对目标数据进行估计，LS用于接收到的数据块长度一定，并且数据、噪声（干扰）的统计特性未知或者非平稳的情况，其优化目标是使得基于该数据块的估计与目标数据块间加权的欧几里德距离最小，当有多个数据块可用时，可用其递归算法RLS减小计算量；MMSE的优化目标是为了使基于接收数据的估计值和目标数据的均方误差最小化，LMMSE算是MMSE的特例，在这种情况下，基于接收数据的估计值是接收数据的线性变换，在数据统计特性已知的情况下，某些时候可以直接求解，比如维纳解。
PCS仿真模型运用ML与MAP准则双向控制研究
资源摘要信息:"本资源提供了一个基于最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则的PCS（Programmable Control System，可编程控制系统）仿真模型。该模型是由国外开发的成品模型，采用了自然梯度算法进行参数优化...
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