贝叶斯估计和最大后验估计

最新推荐文章于 2024-04-14 16:53:03 发布
转载 最新推荐文章于 2024-04-14 16:53:03 发布 · 2.1k 阅读 · 1

贝叶斯估计和最大后验估计

发表于1年前(2015-01-03 11:48)   阅读（ 23） | 评论（ 0）  0人收藏此文章, 我要收藏
赞 0
使用贝叶斯估计计算参数比较困难，所以简化为最大后验估计。 


最大后验估计(MAP)：  http://www.cnblogs.com/liliu/archive/2010/11/24/1886110.html 
给出了MAP的解释，并举了一个例子。认为最大似然估计中要计算的参数要符合某种概率分布。 


极大似然估计和贝叶斯估计 ：  http://blog.sciencenet.cn/blog-520608-703219.html 
讲了贝叶斯估计与最大后验估计的关系。贝叶斯估计认为要计算的参数要符合某种概率分布。 


维基百科：  http://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_a_posteriori_estimation 
最大似然估计、贝叶斯估计和最大后验估计
bblingbbling的博客
12-23 1000
最大似然估计、贝叶斯估计和最大后验估计参数估计最大似然估计概述前提假设核心思想推导过程求解过程最大后验估计概述前提假设核心思想推导过程贝叶斯估计最大似然估计和最大后验估计的对比 参数估计 参数估计是根据从总体中采样来估计总体分布中包含的未知参数的方法。 参数估计包括点估计和区间估计。 点估计方法：矩估计、最小二乘估计、极大似然估计、贝叶斯估计； 区间估计：利用已知的抽样分布、利用区间估计与假设检验的联系、利用大样本理论。 关系：区间估计 = 点估计 ± 边际误差 最大似然估计 概述 最大似然估计MLE：ma
最大似然估计、最大后验概率估计、贝叶斯估计
sunyao_123的博客
12-03 1053
一、基础知识 1、条件概率 2、全概率公式 3、贝叶斯公式 综上可得 4、似然和概率 在统计中，似然与概率是不同的东西。概率是已知参数，对结果可能性的预测。似然是已知结果，对参数是某个值的可能性预测。 二、参数估计 1、频率学派与贝叶斯学派 关于参数估计，统计学界的两个学派分别提供了两种不同的解决方案。频率学派认为参数虽然未知，但是客观存在的固定值，通过优化似然函数等准则来确定其值。贝叶斯学派认为参数是未观察到的随机变量，其本身也可有分布，因此，可假定参数服从一个先验分布，然后基于观测到的数据来计
贝叶斯思想以及与最大似然估计，最大后验估计的区别
03-16
机器学习的核心思想是从过往的经验中学习出规则，从而对新的事物进行预测。对于监督学习来说，有用的样本数目越多，训练越准确。主要是各种模型+算法 ，最终得到一个最优解。最大似然，最大后验估计都是给定模型参数后，得到样本集的概率的方法。
贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计
SnailTyan
05-31 2631
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com  |  优快云  |  简书 1. 引言 贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到，读文章的时候还感觉挺明白，但独立思考时经常会傻傻分不清楚(��)，因此希望通过本文对其进行总结。 2. 背景知识 注：由
基于贝叶斯估计的最大后验点估计.pdf
01-13
### 基于贝叶斯估计的最大后验点估计 #### 概述 本文主要探讨的是基于贝叶斯估计框架下的...此外，当先验分布选择得当时，完整贝叶斯估计和最大后验估计可以得到相同的结果，这进一步证明了MAP估计的有效性和实用性。
机器学习: 简单讲极大似然估计和贝叶斯估计、最大后验估计
JacksonKim的博客
11-30 7422
一、前言 我在概率论：参数估计里面提到了极大似然估计，不熟悉的可以看一下，本文将从贝叶斯分类的角度看极大似然估计。 在进行贝叶斯分类的时候，通常需要知道P(wi),P(x∣wi)P(w_i), P(x|w_i)P(wi​),P(x∣wi​)的值，这里wiw_iwi​表示第i类。但是P(x∣wi)P(x|w_i)P(x∣wi​)是未知的参数。 因此我们需要对这个参数进行估计,这里有极大似然估计和贝叶斯估计两种方法。 为了简化问题，我们认为P(x∣wi) N(ui,Σi)P(x | w_i) ~ N(
最大似然估计、最大后验估计和贝叶斯估计的关系
拙翔峰的博客
05-22 5613
最大似然估计（MLE） 原理：设X1, X2…Xn是取自总体X的一个样本，样本的联合密度（连续型）或联合概率密度（离散型）为f(X1, X2…Xn; Θ)。当给定样本X1, X2…Xn时，定义似然函数为L(Θ)= f(X1, X2…Xn; Θ)。 L(Θ)看作参数Θ的函数，极大似然估计法就是用使L(Θ)达到最大值的去估计真实值Θ。L()=，称为Θ的极大似然估计（MLE）。 最大似然估计中采样
先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率
热门推荐
guohecang的博客
08-25 4万+
参数估计的方法有多种，这里我们分析三种基于概率的方法，分别是最大似然估计（Maximum Likelihood）、贝叶斯估计（Bayes）和最大后验估计（Maximum a posteriori）。我们假设我们观察的变量是x，观察的变量取值（样本）为，要估计的参数是，x的分布函数是（我们用条件概率来显式地说明这个分布是依赖于取值的）。实际中，x和都可以是几个变量的向量，这里我们不妨认为它们都是标量（theta若是标量求导，若是向量求偏导）。这里的p(x|θ)可以是高斯分布或其他分布。
基于贝叶斯估计的最大后验（MAP）估计
weixin_42397505的博客
01-13 298
matlab语音分帧代码-GMM-UBM_MAP_SV:用于训练和测试GMM-UBM和基于最大后验(MAP)自适应的说话人验证的Python代
06-01
matlab语音分帧代码
最大后验估计(MAP)------贝叶斯学派的法宝
JaydenQ的博客
08-29 3818
本文讲一讲贝叶斯学派的法宝------最大后验估计(MAP) 学派背景 目前在统计分析领域存在两大学派，即频率学派和贝叶斯学派，它俩的争吵由来已久。目前国内大部分的医学统计学教材都是基于频率学派的，但近年来贝叶斯学派也越来越多的被大家提及。 所谓的频率学派，就是一切从客观掌握的数据来理解概率;而贝叶斯学派则认为概率是有先验和后验的，我们要计算的是后验概率，这个后验概率又是以先验概率为基础的。 频率学派认为总体的参数是既定不变的、客观存在的，我们需要从样本的统计量出发去估算总体的参数，而且所抽取的样本数量越大
机器学习->统计学基础->贝叶斯估计,最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)
村头陶员外的博客
03-17 8346
在学习机器学习，推荐系统等上的众多算法思想时，以及在数学公式推到上面，避免不了许多统计学方面的知识，其中以贝叶斯，最大似然估计，最大后验估计为最常遇见，必须深刻掌握了解。首先讲讲贝叶斯估计（对比传统频率学来讲） 在我们传统的频率学来说，需要推断的参数theta是固定未知的，是个确定的值，而样本是随机的，所以频率派重点研究样本空间，大部分的概率计算都是针对样本X 的分布； 例如：有一个袋子，里面装
深入理解最大后验概率估计: 贝叶斯定理解析
AI天才研究院
01-07 1102
1.背景介绍 贝叶斯定理是一种概率推理方法，它提供了一种从经验数据中推断概率分布的方法。这种方法的核心思想是，使用现有的信息(先验概率分布)和新的观测数据(条件概率)来更新我们对某个事件发生的信念。这种方法的名字来源于英国数学家和物理学家迈克尔·贝叶斯(Michael Bayes)，他在18世纪提出了这种概率推理方法。 贝叶斯定理在机器学习、计算机视觉、自然语言处理等领域都有广泛的应用。在这篇...
极大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计
v20000727的博客
04-14 2297
本节我们介绍统计学中常用的三种参数估计方法：极大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）以及贝叶斯估计.
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
最大后验估计、最大似然估计、贝叶斯估计关系
try_again_later的博客
03-11 446
重点参考： https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9378535.html
【概率论】最大后验概率估计（MAP）理解
adaliu1998的博客
07-08 2010
最大似然估计欲求使P(X|θ)最大的概率分布+参数组合（即最可能求得X的概率分布及其参数），将θ看作未知的固定值。最大后验概率估计MAP则将θ看作概率分布，欲求使P(X|θ)P(θ)最大的θ。此时，不仅要求P(X|θ)要大，在参数组θ先验分布中θ出现的概率P(θ)也要大，最后求二者共同作用下的最大值。 根据贝叶斯法则+数据集中P(X)已知为定值两点可以推出，最大化P(X|θ)P(θ)也就是最大化P(θ|X)，此时P(θ|X)即为最大后验概率。（求可以最大化P(θ|X)的参数组θ，也可以理解成在X已知的情况
对贝叶斯公式，最大似然估计（MLE）及最大后验估计（MAP）的理解
weixin_44697411的博客
03-16 1508
一、贝叶斯公式 贝叶斯公式可写为： P(A∣B)=P(B∣A)⋅P(A)P(B) P(A \mid B)=\frac{P(B \mid A) \cdot P(A)}{P(B)} P(A∣B)=P(B)P(B∣A)⋅P(A)​ 形式很简单，但蕴含了由果推因的思想，怎样理解上述思想呢？ 我们假设有事件AiA_iAi​, i=0,1,2,3,...,ni = 0,1,2,3,...,ni=0,1,2,3,...,n可能导致事件BBB发生，那么现在已知事件B发生了，而导致事件B发生的原因是AiA_iAi​的概率可写
贝叶斯最大后验概率估计
最新发布
10-24
与贝叶斯估计不同，贝叶斯估计是估计参数的分布，而最大后验概率估计是直接估计出参数的某个特定值 [^1][^4]。 ### 应用 最大后验概率估计在机器学习中有着广泛的应用。在很多实际问题中，我们不仅要考虑数据本身的...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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