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

最新推荐文章于 2024-08-26 14:34:29 发布
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#机器学习 #贝叶斯 #最大似然 #最大概率

本文由nebulaf91发布于优快云博客，详细解析了特定主题的内容，提供了深入的技术见解。
最大似然估计(MLE)与最大后验估计(MAP)
xiaohuihui1994的博客
06-24 747
对于函数P(x|θ)P(x|θ)，从不同的观测角度来看可以分为以下两种情况： 如果θ已知且保持不变，xx是变量，则P(x|θ)P(x|θ)称为概率函数，表示不同xx出现的概率。 如果x已知且保持不变，θθ是变量，则P(x|θ)P(x|θ)称为似然函数，表示不同θθ下，xx出现的概率，也记作L(θ|x)L(θ|x)或L(x;θ)L(x;θ)或f(x;θ)f(x;θ)。 1.最大似然估计 （MLE...
极大似然估计方法
01-04
极大似然估计方法估计方法，极大似然估计方法估计方法
极大似然估计详解
热门推荐
知行流浪
05-28 39万+
极大似然估计         以前多次接触过极大似然估计，但一直都不太明白到底什么原理，最近在看贝叶斯分类，对极大似然估计有了新的认识，总结如下： 贝叶斯决策         首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式：         其中：p(w)：为先验概率，表示每种类别分布的概率；：类条件概率，表示在某种类别前提下，某事发生的概率；而为后验概率，表示某事发生
最大似然估计 高斯分布 正态分布
The Best or Nothing!
06-05 7077
极大似然估计法是求估计的另一种方法。它最早由高斯提出。后来为费歇在1912年的文章中重新提出，并且证明了这个方法的一些性质。极大似然估计这一名称也是费歇给的。这是一种上前仍然得到广泛应用的方法。它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是：一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，…。若在一次试验中，结果A出现，则一般认为试验条件对A出现有利，也即A出现的概率很大。 ...
通过简单例子来理解先验分布、后验分布、似然估计&&贝叶斯公式
舒哥的blog
01-26 1万+
这几个概念可以用“原因的可能性”和“结果的可能性”的“先后顺序”及“条件关系”来理解。下面举例： 隔壁老王要去10公里外的一个地方办事，他可以选择走路，骑自行车或者开车，并花费了一定时间到达目的地。在这个事件中，可以把交通方式（走路、骑车或开车）认为是原因，花费的时间认为是结果。 若老王花了一个小时的时间完成了10公里的距离，那么很大可能是骑车过去的，当然也有较小可能老王是个健身达人跑步过去的
最大似然估计法（MLE）
ziyuzhao123的专栏
05-08 8170
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。
精选资源
最大后验（Maximum a Posteriori，MAP）概率估计详解
01-20
最大后验（MAP）概率估计是一种统计推断方法，它结合了最大似然估计和先验知识，用于从观测数据中估计未知参数。在机器学习和统计学中，MAP估计常用于模型参数的选择，特别是在贝叶斯框架下，能够提供一个更加稳健的...
最大似然估计法
Xing的专栏
08-04 1393
原文：最大似然估计法 最大似然估计法的基本思想 　　最大似然估计法的思想很简单：在已经得到试验结果的情况下，我们应该寻找使这个结果出现 的可能性最大的那个 作为真 的估计。 　　我们分两种情进行分析： 　　1．离散型总体　 　　设 为离散型随机变量，其概率分布的形式为 ，则样本 的概率分布为 ，在 固定时，上式表示 取值 的概率；当 固定时，它是 的函数，我们把它记为
似然概率、先验概率、后验概率和边缘概率
最新发布
weixin_47695827的博客
08-26 2457
概率类型定义应用场景似然概率给定输出时，关于参数的似然函数参数估计，特别是最大似然估计先验概率根据以往经验和分析得到的概率贝叶斯统计推断中的初始信念后验概率通过新信息修正后的先验概率贝叶斯统计推断中的更新信念边缘概率某个事件发生的概率，与其它事件无关多维随机变量的概率分析中，仅考虑某一维的概率分布这些概念在概率论、统计学和机器学习中都有着广泛的应用。
最大似然估计
不会代码的码农的博客
03-20 7950
最大似然估计 最大似然估计是在总体的分布类型己知的前提下使用的一种参数估计法。在自然生活中，观察到的某种现象产生的原因可能有很多种.但要判断出到底是哪种原因时，人们往往选择可能性最大的一种或者说是概率最大的，这就是最大似然估计的思想 似然函数与概率 首先给定联合样本值x关于θ\thetaθ的似然函数如下 L(x;θ)=f(x∣θ)L(x;\theta)=f(x|\theta)L(x;θ)=f(x∣θ) 似然函数L是一个概率密度函数，表示在参数θ\thetaθ下样本数据发生的可能性 例如，现在有一批往年下
最大似然估计方法介绍
weixin_43231562的博客
10-06 4740
1. 什么是最大似然估计？ 在一次机器语言的学习中，引入了一个新概念—最大似然估计。然而面对繁琐的数学公式和复杂的推理过程，使我对概念非常模糊，也不懂到底是什么原理，但通过后来的慢慢学习使我对最大似然估计有了不一样的认识。 最大似然估计是使用概率模型、利用已知的样本结果，反推一件事情最有可能发生（最大概率）导致这样结果的参数值，是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表，可以理解为样本所展现的...
参数估计之 最大似然估计法
SpiritedAway
01-16 2673
介绍参数估计中点估计方法：最大似然估计法，并通过例题加深理解
先验概率、似然函数与后验概率
wr1997的博客
05-03 2450
先验概率、似然函数与后验概率 先验概率 Prior probability 在贝叶斯统计中，先验概率分布，即关于某个变量 p 的概率分布，是在获得某些信息或者依据前，对 p 的不确定性进行猜测。例如， p 可以是抢火车票开始时，抢到某一车次的概率。这是对不确定性（而不是随机性）赋予一个量化的数值的表征，这个量化数值可以是一个参数，或者是一个潜在的变量。 先验概率仅仅依赖于主观上...
先验概率，似然函数和后验概率
jasonwayne的博客
07-05 1万+
一句话总结先验概率P，乘以似然函数L，正比于后验概率。Posterior∝Likelihood∗Prior Posterior \propto Likelihood * Prior 重点先验概率，后验概率和似然函数的关系如上图，P(H|E)P (H | E)就是似然函数，P(E)P(E)相当于是一个归一化项，整个公式就是表达了“后验概率正比于先验概率乘以似然函数”。Likelihood functi
【基础数学】先验、后验概率，似然，EM算法，ELBO(Evidence Lower Bound)，多变量条件概率公式(多变量贝叶斯公式)
devil_son1234的博客
10-17 9321
给定一个observation variable x(比如RGB图片)和latent variable z (比如是RGB图片经过encoder得到的latent feature)，假设我们想学习后验概率，但发现在实际中不易或不能求解，那么该如何求解这个后验概率？
先验概率、后验概率和似然概率
我的blog屋
09-14 3453
老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科: 先验概率 百度百科定义：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。 维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的概率分布。 可以看到二者定义有一个共同点，即先验概率是不依靠观测数据的概率分布，也就是与其他...
先验概率、后验概率、似然概率概念
Lisa_Ren_123的博客
07-06 1万+
先验概率，后验概率，似然概率，条件概率，贝叶斯，最大似然 1.先验概率： 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑”观测数据”前，能表达p不确定性的概率分布。它旨在描述这个不确定量的不确定程度，而不是这个不确定量的随机性。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。 2.后验概率： 在贝叶斯统计中，一个...
先验概率、后验概率和似然函数详解
qq_38343151的博客
11-09 1994
先验概率：根据以往经验和分析得到的概率； 后验概率：事情已经发生，这件事情的发生是由某个原因引起的可能性的大小。（果因概率,即在一个结果已经发生的条件下，可能是其中某一个原因造成的概率有多大。） 1）先验：根据统计历史上的经验、常识当下事件发生的概率； 2）似然：当下事件由果及因发生的概率； 3）后验：当下事件由因及果发生的概率。 举例理解（1）： 先验——根据若干年的统计（经验）或者...
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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