参数估计：最大似然、贝叶斯与最大后验

最新推荐文章于 2021-11-26 12:00:00 发布
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本文深入探讨了贝叶斯最大后验（MAP）估计在机器学习领域的应用，详细解释了其原理、推导过程及实际应用场景。
https://guangchun.wordpress.com/2011/10/13/ml-bayes-map/
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R语言 先验概率分布与后验概率分布的计算
Lin_YG的博客
09-28 5356
先验概率分布与后验概率分布的计算 例题：某填空区域中的流星数量可用泊松分布Poisson(μ)来描述，现在根据历史资料指导参数μ只有四个可能取值，分别为（1.2,3.1,2.0,4.2）,其对应的先验概率为（0.2,0.3,0.4,0.1）,如今观察到样本y=2(即在该空域看到了两颗流星)， （1）求解后验概率P(μ=1.2|y=2); （2）用R函数求后验概率分布列并画出先验概率与后验概率的对比图。 运行代码： library(BayesianStat) theta <- c(1.2,3.1,2.0
R语言RStan贝叶斯示例：重复试验模型和种群竞争模型Lotka Volterra
拓端研究室TRL
01-28 1083
Stan是命令式概率编程语言。Stan程序定义了概率模型。它声明数据和（受约束的）参数变量。它定义了对数后验。Stan推理：使模型拟合数据并做出预测。它可以使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）进行完整的贝叶斯推断。使用变分贝叶斯（VB）进行近似贝叶斯推断。最大似然估计（MLE）用于惩罚最大似然估计。Stan模型由六个程序块数据（必填转换后的数据。参数（必填转换后的参数。模型（必填生成的数量。数据块读出的外部信息。int x[N]
原来贝叶斯统计分析这么简单？这个技巧了解一下
小詹学python的博客
11-26 1954
今天小编就给大家介绍一个非常有用的统计分析小技巧-R-bayestestR。该包和其他大多数的R包只提供一组有限的索引(如点估计和CI)不同，其可以提供了一套全面且一致的函数来分析和描述由...
最大后验估计（MAP)
MarinkaWang的博客
04-22 4593
最大后验估计（maximum a posteriori probability estimate, 简称MAP） 与最大似然估计类似，但是，在似然函数后面多乘了一项，即“待估计参数的先验分布”。故最大后验估计可以看作规则化的最大似然估计。根据贝叶斯理论，对于θ的后验分布： 后验分布的目标为： （分母为f(x)，是固定值）MAP认为，θ是一个随机变量，其先验概率密度函数是已知的
最大后验估计(MAP)
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liangjiubujiu的博客
12-07 3万+
最大后验估计（maximum a posteriori probability estimate, 简称MAP） 与最大似然估计类似，但是，在似然函数后面多乘了一项，即“待估计参数的先验分布”。故最大后验估计可以看作规则化的最大似然估计。 根据贝叶斯理论，对于θ的后验分布： 后验分布的目标为： （分母为f(x)，是固定值） MAP认为，θ是一个随机变量，其先验概率密度函数是...
参数估计：最大似然估计与贝叶斯估计
在很多实际问题中，我们往往无法直接获得所关心的总体参数，只能通过采样得到样本数据，而参数估计的目标就是利用样本数据来推断总体参数的值。 ## 1.2 参数估计在统计学中的重要性 参数估计在统计学中具有重要...
参数估计：最大似然估计、贝叶斯估计与最大后验估计
艾斯
07-23 4009
简介：在概率统计中有两种主要的方法：参数统计和非参数统计（或者说参数估计和非参数估计）。 其中，参数估计是概率统计的一种方法。主要在样本知道情况下，一般知道或假设样本服从某种概率分布，但不知到具体参数（或者知道具体模型，但不知道模型的参数）。 参数估计就是通过多次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。
贝叶斯决策类条件概率密度估计：最大似然和贝叶斯参数估计
yuanyue
09-29 6789
那你
机器学习贝叶斯分类器核心概念解析：涵盖贝叶斯决策论、最大似然估计与EM算法的应用详解
最新发布
04-17
最大似然估计是贝叶斯分类器中常用的一个参数估计方法。它的基本思想是选择使观测数据出现概率最大的参数作为模型参数。在应用最大似然估计时，常用对数似然来避免连乘操作导致的数值下溢问题。 朴素贝叶斯分类器是...
精选资源
统计参数估计：1。 最大似然估计 2. 贝叶斯参数估计-matlab开发
05-29
这个过程通常分为两种主要方法：最大似然估计和贝叶斯参数估计。在MATLAB环境中，这两种方法都有广泛的应用，可以用来处理各种数据集并估计其背后的参数。下面我们将深入探讨这两种方法及其在MATLAB中的实现。 1. *...
用案例理解朴素贝叶斯以及R语言的实现
ISMedal的博客
03-03 8934
相比于一般贝叶斯而言，朴素贝叶斯设定一个naive assumption：Assume that each feature xi is conditionally independent of every feature xj for i is unequal to j, given the category C.简单一点来说，比如现在要通过颜色、形状、半径来推断一个水果是苹果还是香蕉（当然这里界...
关于R语言基于贝叶斯算法的数据分析
Yang_Fei_Long的博客
10-14 8661
基于贝叶斯算法的数据分析（预测垃圾短信）
透彻理解贝叶斯-从先验概率,后验概率起
gg_gogoing的专栏
01-04 2975
贝叶斯公式也就是考试的时候随便学了学，其实没有真正理解。信息检索的时候老师一直使用这个公式推导，自己也没看明白。 今天透彻理解下它。 后验概率 验前概率（先验概率）就是通常说的概率，验后概率是一种条件概率，但条件概率不一定是验后概率。 贝叶斯公式是由验前概率求验后概率的公式。 举一个简单的例子：一口袋里有3只红球、2只白球，采用不放回方式摸取，求： ⑴ 第一次摸到红球（
R语言 朴素贝叶斯分类预测
哈伦2019的博客
04-15 4400
#朴素贝叶斯预测分类问题代码 install.packages("e1071") #下载包 library(e1071) #加载包 classifier=naiveBayes(iris[,1:4],iris[,5]) #构建分类器 table(predict(classifier,iris[,-5]),iris[,5]) #生成混淆矩阵 classifi...
贝叶斯推断之最大后验概率(MAP)
weixin_30791095的博客
05-22 440
总结 贝叶斯方法是机器学习中常用的一种方法，在贝叶斯公式中有三部分，先验概率分布函数、似然概率分布函数、和边界似然概率分布函数（贝叶斯公式的分母）。求出了这三部分，就求得了后验概率分布，然后对于一个新样本xnewxnew计算后验概率分布的期望值，这个期望值就是贝叶斯模型的预测结果。 由于后验概率分布的计算依赖于先验概率分布函数、似然概率分布函数，当这二者共轭时，后验概率与先验概率服从...
朴素贝叶斯的R实现
heirenmin的博客
07-04 1676
朴素贝叶斯分类器采用了“属性条件独立性假设”：对已知类别，假设属性独立。也就是说每个属性独立的对分类结果发生影响。 根据贝叶斯公式有： 又由于各个属性相互独立，所以有： 这样朴素贝叶斯的后验概率就可以写成： 由于对于所有的类别来说P(x)是相同的因此贝叶斯的判定准则是： 这是朴素贝叶斯分类器的表达式 令Dc表示训练集D中c类样本组成的集合，若有充足的独立同分布样本，则可容易地估计出类先验概...
贝叶斯参数估计的理解及其在电商算法中的应用
小平子的专栏
12-03 2万+
极大似然估计贝叶斯估计是参数估计中的一种方法，以贝叶斯思想为基础，而贝叶斯思想在机器学习中经常用到。机器学习中常涉及贝叶斯网络，最终的问题都是转化为参数求解。贝叶斯参数估计是这些问题的基础版本。前方高能预警，本文的讲解比较理论。实际问题中我们会有很多数据，比如一篇文章中每个单词的词频等。我们得到的数据通常用XX表示，也称为样本。我们还会假设这些数据服从某一个分布，例如最常用的正态分布，这时可以将问题
经验贝叶斯-Robbins公式及其R代码实现
zns972630879的博客
10-25 1949
简介 Robbins公式说明了这样一个事实:在没有相关先验的前提下可以通过对大量的数据研究获得目标信息。在接下来的汽车保险公司案例中,我们将展现如何通过对大量数据的研究获得单个客户的一年索赔期望值(经验贝叶斯)并与Gamma先验前提下的极大似然估计结果进行比较。 问题背景 欧洲某汽车保险公司的一年内索赔数据如下表所示 索赔次数x 0 1 2 3 4 ...
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