最大似然估计和最大后要验概率估计

最新推荐文章于 2024-01-19 10:57:05 发布
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#最大似然估计和最大后验概率

本文深入解析了最大释然估计(MLE)的概念，它通过已知样本结果反推最可能的参数值，以及最大后验概率估计(MAP)，探讨了这两种统计推断方法在参数估计中的应用。

什么是最大释然估计

MLE就是利用已知的样本结果，反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值
的计算过程
     

 

最大后验概率估计(MAP)
         

极大似然估计与最大后验概率估计
Jiashilin
07-07 528
① 极大似然估计（MLE） -她是频率学派模型参数估计的常用方法。 -顾名思义：似然，可以简单理解为概率、可能性，也就是说要最大化该事件发生的可能性 -她的含义是根据已知样本，希望通过调整模型参数来使得模型能够最大化样本情况出现的概率。 - 在这举个猜黑球的例子：假如一个盒子里面有红黑共10个球，每次有放回的取出，取了10次，结果为7次黑球，3次红球。问拿出黑球的概率 p 是多少？ 我们...
理解极大似然估计与最大后验概率估计
landing_guy_的博客
02-08 1750
理解极大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）
最大似然估计与期望最大化（EM）算法
weixin_30619101的博客
11-25 848
一、最大似然估计与最大后验概率 1、概率与统计 概率与统计是两个不同的概念。 概率是指：模型参数已知，X未知，p(x1) ... p(xn) 都是对应的xi的概率 统计是指：模型参数未知，X已知，根据观测的现象，求模型的参数 2、似然函数与概率函数 似然跟概率是同义词，所以似然也是表示概率，但这个概率有些不一样。 似然是...
最大后验估计_文本分析的参数估计
weixin_39645249的博客
12-10 1502
本文是 LDA 经典论文 「Parameter estimation for text analysis」 的阅读笔记。1 参数估计方法总的来说，我们面对着两大类推理问题：估计分布的参数集 的值，使其能够最好地解释观察到的数据集合 给定先前的观察结果，计算新的观察数据 的概率，即 我们将第一类问题称为「估计」问题，第二类问题称为「预测」（或回归）问题。数据集 可以看做一系列独立同分布的随机变...
详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解
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nebulaf91的博客
05-31 33万+
声明：本文为原创文章，发表于nebulaf91的csdn博客。欢迎转载，但请务必保留本信息，注明文章出处。 本文作者: nebulaf91 本文原始地址：最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很
最大后验估计_参数估计
weixin_39793553的博客
12-04 1158
目前较为常见的参数估计方法有极大似然估计、最大后验概率估计、贝叶斯估计。以下以抛硬币为例比较三种参数估计方法。极大似然估计：根据样本的概率分布，写出样本的联合概率似然函数，通过最大化似然函数，得到参数估计值。只基于样本信息。步骤：（1）确定似然函数（2）将似然函数转换为对数似然函数（3）求对数似然函数的最大值（求导，解似然方程）最大后验概率估计与贝叶斯估计都需要用到先验概率，两者的区别在于：最大后...
【概率论】极大似然估计和最大后验估计
Mr_health的博客
07-23 1万+
目录 1.概率模型和非概率模型 1.1 非概率模型 1.1 概率模型 2 频率学派和贝叶斯学派 2.1 频率学派 2.2 贝叶斯学派 3. 极大似然估计 3.1 什么是极大似然估计 3.2 极大似然原理及数学表示 3.3 极大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation,MLE) 3.4 极大似然估计法求估计值的步骤 3.5 例题 1.概率模型和非概率模型 要介绍极大似然估计和最大后验估计，就要先从概率模型和非概率模型说起。极大似然估计和最大后验估计都.
深入理解最大似然估计与最大后验估计：概率中的两大估计法
新型多传感器导航融合算法及基于贝叶斯框架下自适应鲁棒滤波
01-19 3902
最大似然估计是一种通过优化似然函数来估计模型参数的方法。似然函数描述了在给定模型和观测数据的情况下，参数值出现的可能性。
最大似然估计与最大验后估计
11-27
最大似然估计和最大后验估计都是统计学方法，用于估计模型参数。最大似然估计简单、易于实现，但是忽略了模型参数的先验分布信息。最大后验估计可以考虑模型参数的先验分布信息，从而提高估计的准确性。
极大似然估计和最大后验估计
lgb_love的专栏
08-16 5584
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1593811166204755239&wfr=spider&for=pc 机器学习中，一般只得到业务产生的数据集D，机器学习目的是通过数据D了解该项业务的过去（建模）和未来（预测和分类）。但你手头上只有数据集D，没有其他任何辅助信息，那么如何建模？ 1.概率假设合理吗？ 我们总是假设数据集D由某种概率分布生成...
最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）以及贝叶斯学派和频率学派
Norstc的博客
09-25 6116
前言 frequentist statistics：模型参数是未知的定值，观测是随机变量；思想是观测数量趋近于无穷大+真实分布属于模型族中->参数的点估计趋近真实值；代表是极大似然估计MLE；不依赖先验。 Bayesian statistics：模型参数是随机变量，观测是定值；思想是高熵先验+观测数据——>低熵后验；代表是最大后验概率估计MAPE；依赖先验概率 最大似然估计（Ma...
最大后验（Maximum a Posteriori，MAP）概率估计详解
fq_wallow的博客
02-20 4万+
最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的**最（极）大似然估计**（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所以最大后验估计可以看作是正则化（regularized）的最大似然估计。
【数学基础】参数估计之最大后验估计（Maximum A Posteriori，MAP）
qq_32742009的博客
08-07 2万+
前言，MLE与MAP的联系 在前一篇文章参数估计之极大似然估计中提到过频率学派和贝叶斯学派的区别。如下图 在极大似然估计（MLE）中，我们求参数，通过使得似然函数最大，此时为一个待估参数，其本身是确定的，即使目前未知。 MLE求的是怎样的参数可以让事件集发生的概率最大。通过不断改变固定的参数去寻找一个极大值。 在最大后验估计（MAP）中，引用贝叶斯学派的思想，将参数看成一个随机变量...
机器学习（六）：最大似然估计、参数估计
ChihkAnchor的博客
04-14 2547
最大似然估计，通俗说，利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值 似然也是用于表征概率的，只不过这个概率是我们已经知道事件的结果，而去反推事件发生环境的参数的概率，我们认为事件是在最可能发生该事件的环境参数下发生的，有点绕 举个例子：抛硬币，假设我们随机抛掷一枚硬币1,000次，结果500次人头朝上，500次数字朝上，不管怎样，我们现在就是有着这么一个perfect结果，...
先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率
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。
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12-25
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cesebaogao zuixinban
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cesebaogao zuixinban
最大似然估计与最大验后估计解析
"最大似然估计与最大验后估计是两种在统计学和机器学习中用于参数估计的重要方法。本文将详细介绍这两种方法，并通过实例进行解释。 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种基于观察数据来确定...
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