MLE， DT， MAP简谈

最新推荐文章于 2023-03-23 10:59:47 发布
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本文简要介绍了最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）以及最大熵模型（MPE）在模型训练中的应用。针对MLE，详细阐述了目标函数和参数更新步骤；对于MAP，同样解析了其目标函数和更新过程。MPE在DT（判别式训练）准则下，如MMI和MPE，旨在确定分类边界而非仅仅刻画数据分布。文中讨论了DT与MLE的区别，并提及统计量的分子和分母组成部分及其近似方法。

1. MLE

模型参数已知，使用训练数据估计参数

1.1 目标函数


1.2 参数更新


2. MAP

2.1 目标函数

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MLE和MAP的小结
SCUT_Sam
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摘要 本文是关于MLE(最大似然估计)与MAP(最大后验概率)的一些自己学习的心得. (本文的重点在于对比MLE和MAP) 正文 1.MLE(最大似然估计) MLE简单的理解可以这样:假设我们手上有一批数据(样本),而且我们假设这些数据(样本)服从某个分布( 模型已知),但是参数未知.这个时候,我们希望对这个参数进行估计,而MLE的思想就是找到一个参数值,使得每条样本出现的概率最...
工作小笔记——对MLE和MAP的简单理解
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本文简单描述最大似然估计（MLE, Maximum Likelihood Estimation）和最大后验概率估计（Maximum A Posteri）的关系和区别。考虑一个随机变量A和它的观测值B，如何通过观测到B的值估计A的值？有两种基于条件概率的估计方式：考虑上述第一种，我们求满足P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)最大的A的值。P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)又称为似然概率，所以这种估计方式叫做最大似然估计（MLE）。考虑上述第二种，求满足P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)最大的A的值。也就是
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大似然估计（MLE）和 最大后验概率估计（MAP）
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一 序 本文属与贪心NLP训练营学习笔记系列。 MLE：最大似然估计Maximum likelihood estimation MAP：最大后验估计Maximum a posterion estimation 我们通常用机器学习就是要找到一个模型，然后解出这个模型的参数，这两个方法都是用来构建目标函数求解参数的。 二 区别 MLE：在估计参数的过程中，仅仅靠观测到的数据（样本）来进行估计最好的那个参数。 如果丢一个不均匀的硬币：正正正反反正 那么从结果可以推算参数：=2/3 MAP： 不仅.
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