机器学习面试必知：MLE最大似然估计与MAP最大后验概率

最新推荐文章于 2024-04-18 10:46:43 发布
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#MLE #MAP

MLE
模型已定，参数未知，MLE的目标就是找出一组参数，使得模型产生出的观测数据的概率最大arg maxu p(X;u)arg\ \underset{u}{max}\ p(X;u)arg umax​ p(X;u)
假设抛十次硬币TTTHTTTHTT（H正，T反）假设正面朝上的概率是uuu
p(x;u)=∏ip(xi;u)=∏i=1nuxi(1−u)xip(x;u)=\prod_{i}p(x_{i};u)=\prod_{i=1}^{n}u^{x_{i}}(1-u)^{x_{i}}p(x;u)=i∏​p(xi​;u)=i=1∏n​uxi​(1−u)xi

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MLE 机器学习(施工中)
jasonasuka的博客
04-22 730
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
机器学习面试：最大似然估计
he_wen_jie的博客
07-31 580
假如你要统计学校女生的平均身高，但是你没有能力得到全校女生的数据，你想了想，可以统计你们班女生的身高，然后估计全校女生的平均身高。这其实就是极大然估计的思想。极大似然是指，当模型确定，参数不知时，我们利用采集的信息，反推出最有可能生成这组信息的模型。极大似然有两个假设： 模型确定，参数未知 样本独立同分布得到 这样所有的数据都是由同一个分布（模型）得到的，模型也就可以可以倒推出来。 假设一组样本X
NLP面试-最大似然估计与贝叶斯估计的区别
yanqianglifei的专栏
08-20 938
1 相关理论 1.1 全概率公式 全概率公式为概率论中的重要公式，它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。 如果事件B1、B2、B3…Bn 构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集；并且P（Bi)大于0，则对任一事件A有 特别地，对于任意两随机事件A和B，有如下成立： 1...
数学基础--最大后验概率估计(MAP)
AJwho的博客
05-18 1958
想要了解概率估计，需要学会以及。
概率图模型--最大后验概率状态推理MAP
weixin_52185313的博客
10-30 1339
概率图模型–最大后验概率状态推理MAP – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录概率图模型--最大后验概率状态推理MAP -- 潘登同学的Machine Learning笔记简单回顾概率图模型的推理最大后验概率状态推理MAP变量消元法求与团树传播算法求MAP举个栗子(以三个变量为例)MRF应用变量消元算法求MAPMRF应用团树传播算法求MAP总结 简单回顾概率图模型的推理 三大任务 求解边缘概率 p(xa)=∑x╲xα p(\bf{x_a}) = \sum_{\bf{x \diagd
LightGBM原理与算法面试：最大似然估计，概率题及智力挑战
本文主要探讨了LightGBM的原理，并提供了相关的面试算法题目，包括最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计等统计学概念，还涉及Python中的深拷贝和浅拷贝的区别，以及一些有趣的概率题和智力挑战。 LightGBM是一种...
面试笔试整理4：机器学习面试问题准备（进阶） - 优快云博客1
08-03
6. **最大后验估计（MAP）与最大似然估计（MLE）**： MAP考虑了先验概率，它在数据点较少时能提供更稳定的结果。在数据量足够大时，MAP和MLE的结果趋于一致，因为先验信息的影响会被大量数据“淹没”。在实践中，...
机器学习面试攻略：线性回归详解与正则化方法
在机器学习与深度学习面试系列的第四集中，主要探讨了线性回归的基本概念及其在实际应用中的重要性。线性回归是一种统计学方法，用于建立输入变量（自变量）与目标变量（因变量）之间的一次函数关系，它在预测任务中...
机器学习面试题总结.pdf
04-09
最大后验估计（MAP）则是在MLE的基础上加入先验知识，并最大化后验概率来估计参数。 47. 处理样本数量少于特征数量的问题： 可以通过正则化方法（如L1/L2正则化）、特征选择、主成分分析（PCA）等技术来解决。 48....
深度探索：机器学习中的大后验概率（Maximum A Posteriori, MAP）算法原理及其应用
最新发布
qq_51320133的博客
04-18 2121
MAP 算法作为贝叶斯统计推断的重要工具，在诸多机器学习任务中展现出强大的实用性与灵活性。其优点在于能有效融合先验知识与数据证据，尤其适用于数据稀疏、存在噪声或需要利用领域知识指导模型训练的场景。然而，MAP 算法也存在对先验选择敏感、仅提供单点估计以及可能陷入局部最优等局限性。 未来，随着计算能力的提升和优化算法的发展，MAP 算法有望在处理大规模、高维度问题以及复杂模型上取得更大突破。同时，结合现代深度学习框架，研究者可能会探索将MAP思想融入神经网络训练，以增强模型的泛化能力和解释性。此外，更智能的
极大似然估计理解
AWhiteDongDong的博客
06-23 553
极大似然估计理解： 参考 简单来说就是模型已知，参数未知。解释：对于未知的一个数据分布（比方说一个班级男生的身高分布），我们想要求得这个数据分布，我们应该怎么做？首先，这个假设很简单，但是实际场景又很多，各种场景的分布异常复杂，所以我们应该假设身高分布服从一个简单的分布，不如假设其服从高斯分布，我们期望通过极大似然估计来求得分布的参数，那么我们的问题现在转换为了如何求得这个分布的参数，使得出现本班男生这种身高的概率最大。很自然的想到就是求导，求模型关于参数的导数，这个就是极大似然估计。 现在做一道题，来自京
用R语言做t分布的极大似然估计
wenhefengchu的博客
03-07 3303
用R语言做t分布的极大似然估计 先写出t分布的最大似然函数，再用optim函数求出相应的极大值（或者极小值）即可
机器学习（一）：极大似然估计
芙兰泣露的博客
10-01 498
从这一篇开始，打算系统的回顾一下机器学习的内容，以应对面试。 由于两次面试都问到了逻辑回归，于是打算从逻辑回归开始。 作为逻辑回归的基础，先从极大似然估计开始吧。
【概率论面试整理】
圣托里尼的日落啊~的博客
06-27 1万+
转载：https://blog.youkuaiyun.com/qian2213762498/article/details/80480888 什么是大数定律（LAMDA）先通俗讲再举例 大数定律通俗一点来讲，就是样本数量很大的时候，样本均值和数学期望充分接近，也就是说当我们大量重复某一相同的实验的时候，其最后的实验结果可能会稳定在某一数值附近。就像抛硬币一样，当我们不断地抛，抛个上千次，甚至上万次，我们...
matlab t分布区间估计,请高手指点以下t分布最大似然估计的算法
weixin_34511754的博客
03-23 852
请高手指点以下t分布最大似然估计的算法：function va=ml_t(data)[m,n]=size(data);n=max(m,n);syms v x;tmp = gamma((v+1)/2)/gamma(v/2);f = tmp/(sqrt(v*pi)*(1+(x^2)/v)^((v+1)/2));log_f=log(f);dlog_f=diff(log_f,'v');L=sym('0')...
最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）
BertDai的博客
11-21 5099
最近在研究概率估计，最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）都可以用于估计生成样本数据的概率分布。 但二者略有区别，进行一下分析： 最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood Estimation） 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参数，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布
机器学习-贝叶斯分类器（附Python代码）
gao_的博客
08-24 2万+
通过贝叶斯定理的理解，运用贝叶斯分类器处理分类问题
机器学习中的极大似然估计(MLE)、最大后验估计(MAE)
热门推荐
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
【项目实战】Python实现Naive Bayes贝叶斯分类模型(GaussianNB、MultinomialNB算法)项目实战
张陈亚的博客
11-21 7979
Python实现Naive Bayes贝叶斯分类模型(GaussianNB、MultinomialNB算法)项目实战
机器学习：最大似然估计与最大后验概率解析
这篇PDF文档主要涵盖了机器学习中的核心概念，特别是最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）的原理及其在贝叶斯分类中的应用。CMU-10701课程的这部分内容由Barnabás Póczos和Aarti Singh教授讲解，旨在帮助初学...
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