最大似然估计_基本知识回顾

最新推荐文章于 2025-02-13 20:48:03 发布
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#机器学习 #概率论 #最大似然估计 #逻辑回归 #梯度下降

博客围绕机器学习展开，涉及概率论、最大似然估计、逻辑回归和梯度下降等内容。最大似然估计是重要方法，逻辑回归是常用模型，梯度下降用于优化求解。这些技术在机器学习领域有重要应用。
最大似然参数估计的求解
林景的博客
09-19 1829
最大似然参数估计的求解 前导知识：【最大似然参数估计的基本原理】 回顾一下似然函数公式： l(θ)=ρ(X∣θ)=ρ(x1,x2,...,xN∣θ)=∏i=1Nρ(xi∣θ)(1) l(\theta)=\rho(X|\theta)=\rho(x_1,x_2,...,x_N|\theta)=\prod_{i=1}^{N} \rho(x_i|\theta) \tag 1 l(θ)=ρ(X∣θ)=ρ(x1​,x2​,...,xN​∣θ)=i=1∏N​ρ(xi​∣θ)(1) 其中的函数形式ρ(⋅)\rho(·)ρ(
最大似然估计与最大后验估计的关系
AI天才研究院
01-13 181
1.背景介绍 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）和最大后验估计（Maximum A Posteriori Estimation, MAP）是两种常用的概率估计方法，它们在机器学习、统计学等领域具有广泛的应用。这两种方法在理论上有很多相似之处，但在实际应用中，它们之间存在一定的区别。本文将从背景、核心概念
最大似然估计基础知识
all_for_you_的博客
07-28 291
最近在学贝叶斯算法方面的知识，强烈推荐马同学的专栏，很通俗易懂。 附上链接：非数学语言讲解贝叶斯知识 最大似然估计
极大似然估计及其应用
CarryLvan的博客
10-23 5496
极大似然估计及其应用欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）
weixin_41888257的博客
05-06 5574
欢迎使用Markdown编辑器写博客 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I...
最大似然估计详解
刘伟的博客
05-18 3万+
&nbsp&nbsp最大似然估计是建立在最大似然原理的基础之上。最大似然原理的直观理解是：设一个随机试验有若干个可能的结果A1,A2,…,An，在一次试验中，结果Ak出现，则一般认为实验对Ak的出现最有利，即Ak出现的概率较大。这里用到了”概率最大的事件最可能出现”的直观想法，然后对Ak出现的概率公式求极大值，这样便可解未知参数。下面用一个例子说明最大似然估计的思想方法。&nbsp&nbsp假设一个
泊松分布的入最大似然估计_高级计量经济学 13：最大似然估计(下)
weixin_36155846的博客
01-17 1万+
高级计量经济学 13：最大似然估计(下)6.7.2的证明书上没有直接给出，我是自己推着玩儿的，为了便于理解，我有一些不严谨的写法；另外，为了让自己回顾笔记的时候看的更清楚，我有很多啰嗦的地方，望各位大佬轻点喷此文内容为《高级计量经济学及STATA应用》的笔记，陈强老师著，高等教育出版社出版。我只将个人会用到的知识作了笔记，并对教材较难理解的部分做了进一步阐述。为了更易于理解，我还对教材上...
交叉熵损失函数和似然估计_熵、交叉熵及似然函数的关系
weixin_27379781的博客
12-23 764
熵、交叉熵及似然函数的关系1. 熵1.1 信息量信息量：最初的定义是信号取值数量m的对数为信息量\(I\),即 \(I=log_2m\)。这是与比特数相关的，比如一个信号只有两个取值，那么用1个bit便能将其表示。后来著名的香农指出，得到的信号取值结果是随机的，因此其信息量应该也是关于概率的函数，于是得到随机变量\(X\)的信息量\[I(X=x_i) = -logP(x_i)\]在机器学习中，熵是...
理解最大似然估计
FENG_LIN的博客
08-27 2010
给定一个概率分布D，已知其概率密度函数（连续分布）或概率质量函数（离散分布）为f_D，以及一个分布参数\theta ，我们可以从这个分布中抽出一个具有n个值的采样X_1, X_2,\ldots, X_n，利用f_D计算出其概率
用deepseek学大模型03-数学基础 概率论 最大似然估计（MLE）最大后验估计（MAP）
wyg_031113的专栏
02-13 1698
另外，提到的Adam优化算法虽然主要讲优化方法，但可以结合MLE和MAP的目标函数进行参数更新，例如在训练中结合正则化项（如权重衰减）时，实际是在进行MAP估计。好的，我现在需要回答关于最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的问题，同时说明它们在深度学习中的应用并举例。总结结构：定义MLE和MAP，区别与联系（频率vs贝叶斯，先验的作用），在深度学习中的应用（损失函数对应MLE，正则化对应MAP），具体例子（交叉熵/MSE，L2正则化）。：MAP是贝叶斯学派的方法，将参数视为随机变量，结合。
激光多普勒测风雷达中最大似然估计算法
最新发布
11-16
首先，用户的问题是关于激光多普勒测风雷达中的最大似然估计算法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。具体询问了其原理、应用和实现。我需要基于提供的引用内容来构建回答，但引用中没有直接提到最大似然估计...
最大似然估计总结笔记
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Qingan Yan
01-09 21万+
最大似然估计学习总结------MadTurtle 1. 作用 在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。 2. 离散型 设为离散型随机变量，为多维参数向量，如果随机变量相互独立且概率计算式为P{，则可得概率函数为P{}=，在固定时，上式表示的概率；当已知的时候，它又变成的函数，可以把它记为，称此函数为似然函数。似然函数值的大小意味着该样本值出现的可能性的大小，既然已经得到了样本值，那么它出现的可能性应该是较大的，即似然函数的值也应
离散问题的最大似然估计
gc.collect()
10-24 3万+
简述 一般来说，会查到这个问题，相比都是遇到了更一般的问题。 数学课就是上课1+1=2，下课黎曼问题证明的感觉。 本文不会讲解最大似然法 只是给需要解决离散型的最大似然法问题人用的 解决办法 一般来说，离散型的最大似然估计，我们极大话的对象是什么？ 这时就不是类似于连续型，会有一个连续型的变量x 这里，我们就需要借助离散型的抽样了。 我们极大的对象就是，抽样样本的概率 例如有样本例子 ...
解决This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin "windows
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04-29 7万+
PyQt5+python做UI时，使用pyinstaller打包成exe，点击运行exe文件时，出现This application failed to start because it could not find or load the Qt platform plugin "windows错误。问题是，缺少必要的dll文件，我们找到路径：C:\ANACONDA\Lib\site-packag...
anaconda在安装所需包之前查看包的各个版本
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anaconda在安装所需包之前查看包的各个版本，以便选择适合我们的包，如果有anaconda navigator可以直接在里面查看，如果用命令行查看，那么输入命令：anaconda search -t conda  ***(所需包名)，例如：anaconda search -t conda  tensorflow...
sklearn的train_test_split的random_state
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07-22 1万+
我们在使用sklearn的train_test_split函数随机划分数据集生成training set 于test set时，在函数train_test_split中有一个参数为random_state。 random_state：随机数种子——其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如每次都为1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。当为None时...
机器学习_正规方程（最小二乘法）的推导
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10-29 1万+
机器学习中正规方程的推导，一共两种推导方式
series数据操作，float转int(四舍五入)
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08-17 8502
import pandas as pd y = pd.read_csv('./0.09.csv') # y为DataFrame格式 # 将float转换为int，四舍五入 # 这里y['class']为series格式，直接对其操作显示无法操作，需将其里面的数单独取出来操作，这里取出来的数为float格式 y_int = [] for num in y['class']: y_fl...
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