贝叶斯公式和极大似然的讲解

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贝叶斯公式和极大似然估计详解
南淮北安的博客
10-18 5264
文章目录一、贝叶斯决策二、极大似然估计的引出三、极大似然估计四、极大似然函数的求解 一、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： 我们来看一个直观的例子：已知：在夏季，某公园男性穿凉鞋的概率为1/2，女性穿凉鞋的概率为2/3，并且该公园中男女比例通常为2:1，问题：若你在公园中随机遇到一个穿凉鞋的人，请问他的性别为男性或女性的概率分别为多少？ 从问题看，就是上面讲的，某事发...
极大似然估计(MLE)与贝叶斯估计(Bayes Estimation)简介
AI天才研究院
08-17 1658
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 在本文中，我将会对极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，缩写为MLE）与贝叶斯估计（Bayesian estimation，缩写为BE）进行简单的介绍，并通过一个具体案例来展示其区别与联系。 这两者都是统计学的一个
贝叶斯估计和极大似然估计到底有何区别
【AI机器学习与知识图谱】的博客
03-12 4万+
在开始接触最大似然估计和贝叶斯估计时，大家都会有个疑问：最大似然估计和贝叶斯估计二者很相似，到底有何区别？本文便来说说二者的不同之处以及推导二者使用时的数学模型！预热知识必知如何求类条件概率密度： 我们知道贝叶斯决策中关键便在于知道后验概率，那么问题便集中在求解类条件概率密度！那么如何求呢？答案便是：将类条件概率密度进行参数化。最大似然估计和贝叶斯估计参数估计： 鉴于类条件概率密度难求，我们将其
没有ggplot这个函数_那些年，我们追过的似然函数【2】贝叶斯估计、MCMC估计法、分层贝叶斯模型...
weixin_39951018的博客
12-07 867
大部分人的爱情不是像柯景腾那样子一股脑的就去追小B了。而是循序渐渐式地慢慢试探，互相表达好感，然后再进一步努力最终走到一起的。所以小A现在要从新手模式进入简单模式，也就是用贝叶斯的思想来优化估计自己的似然函数。贝叶斯回归图示第一，先说一下最基本的贝叶斯估计步骤，还是小A估计似然函数 我们要把右边的函数拆成两个部分，先验概率部分（prior distribution） 和实际数据部分（eviden...
贝叶斯估计和极大似然估计
Bowen Wang的博客
10-20 1584
在开始接触最大似然估计和贝叶斯估计时，大家都会有个疑问：最大似然估计和贝叶斯估计二者很相似，到底有何区别？本文便来说说二者的不同之处以及求参模型的公式推导！ 预热知识必知 如何求类条件概率密度： 我们知道贝叶斯决策中关键便在于知道后验概率，那么问题便集中在求解类条件概率密度！那么如何求呢？答案便是：将类条件...
【一文理解】全概率公式、贝叶斯公式、先验概率&后验概率、似然函数&极大似然估计
Frost_Descent的博客
10-03 4621
它反映了在给定新信息后，对某一事件发生的最新认知。贝叶斯公式（Bayes' Theorem）是概率论中的一个重要定理，它提供了一种计算条件概率的方法，特别是在已知某些观测结果后更新事件发生的概率。每次实验的时候会随机从某个盒子里挑出一个球，随机变量Box表示挑出的是哪个盒子，并且P(B=1) = 0.4（1号盒子被选中的概率），P(B=2) = 0.6（2号盒子被选中的概率）。），并计算在这些前置条件下事件A发生的概率，然后将这些概率按照前置条件发生的概率进行加权平均，从而得到事件A发生的总概率。
极大似然估计_极大似然估计法的理解指南
weixin_39612554的博客
12-15 1864
今天讲一个在机器学习中重要的方法——极大似然估计。这是一个，能够让你拥有拟合最大盈利函数模型的估计方法。01什么是极大似然估计法极大似然估计是 1821 年由高斯提出，1912 年由费希尔完善的一种点估计方法。通俗来说，极大似然估计法其实源自生活的点点滴滴，比方说有一个大学生他天天上课不听讲，天天上课玩手机，老师盯着他看了老半天，他也不知道收敛一些，那通过老师几十年的教学经验的判断，这小...
极大似然函数求解_极大似然估计法的理解指南
weixin_39648539的博客
12-22 2010
原标题：极大似然估计法的理解指南今天讲一个在机器学习中重要的方法——极大似然估计。这是一个，能够让你拥有拟合最大盈利函数模型的估计方法。01什么是极大似然估计法极大似然估计是 1821 年由高斯提出，1912 年由费希尔完善的一种点估计方法。通俗来说，极大似然估计法其实源自生活的点点滴滴，比方说有一个大学生他天天上课不听讲，天天上课玩手机，老师盯着他看了老半天，他也不知道收敛一些，那通过老师几十年...
机器学习算法（1）——贝叶斯估计与极大似然估计与EM算法之间的联系
知识搬运工的博客
01-12 1720
极大似然估计 在讲解极大似然估计前，需要先介绍贝叶斯分类： 贝叶斯决策： 首先来看贝叶斯分类，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；是条件概率，表示在某种类别前提下，某件事发生的概率；而为后验...
朴素贝叶斯算法 — 超详细公式讲解+代码实例
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小牛肉的博客
08-19 7万+
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法。对于给定的训练集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布（朴素贝叶斯法这种通过学习得到模型的机制，显然属于生成模型）；然后基于此模型，对给定的输入 x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 y。 学习朴素贝叶斯算法之前，我们先搞定下面这些基本概念和数学公式
极大似然估计
zuoyonggang
05-12 885
     最大似然估计是利用已知的样本的结果，在使用某个模型的基础上，反推最有可能导致这样结果的模型参数值。例如：现在已经拿到了很多个样本（你的数据集中所有因变量），这些样本值已经实现，最大似然估计就是去找到那个（组）参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。因为你手头上的样本已经实现了，其发生概率最大才符合逻辑。这时是求样本所有观测的联合概率最大化，是个连乘积，只要取对数，就变成了线性加...
点估计详解：极大似然与贝叶斯方法在机器学习中的应用
在统计推断领域，点估计是参数估计的重要组成部分，其中最大似然估计和贝叶斯估计是最常见的方法。本文档由分享人熊志伟讲解，深入探讨了这两种估计方法在机器学习中的应用。 最大似然估计 1. 定义：最大似然估计是...
【参数估计深度解析】：负二项回归的极大似然与贝叶斯方法
首先介绍了极大似然估计和负二项回归的基础理论，然后转向贝叶斯方法，展示了如何构建贝叶斯负二项回归模型，并比较了其与极大似然估计在负二项回归中的优缺点。接着，文章详细讨论了统计软件中参数估计的实现，如R...
【课堂笔记】统计
qq_40432278的博客
12-14 882
定义：利用样本数据，判断关于总体参数（如均值、比例、方差等）的某个假设是否合理。核心思想：如果各组均值真的相同，那“设总体服从任意分布，均值为。无论总体分布如何（只要均值。设总体中某事件发生的概率为。，从总体中抽取容量为。根据中心极限定理，当。
人工智能之数学基础:离散条件分布和连续条件概率密度
huanfeng_AI的博客
12-13 156
以上就是二维随机向量的条件分布的定义，现在将条件分布推广到多维度的堆积向量，将随机向量X拆分为两部分XA、XB，其中XA=(X1,X2,...,Xr),XB=(Xr+1,...,Xn),这样就可以得到：反之也一样。
概率分布基本概念的深入理解
CS实验室
12-12 727
概率分布是描述随机变量统计规律的核心工具，通过分布函数统一表达离散型、连续型和奇异型随机变量的概率特性。本文系统阐述了概率分布的定义与分类，深入分析了其数学表示方法（包括分布函数、特征函数等），并详细探讨了期望、方差、偏度、峰度等关键特征参数的统计意义。同时，结合实际应用场景，提出了概率分布选择的方法论，并展望了非高斯分布等前沿发展方向。研究表明，概率分布理论不仅为随机现象研究提供数学基础，其发展也持续推动着统计学、物理学和人工智能等领域的进步。
SPSS——非参数检验-“单样本K-S检验”
weixin_41301530的博客
12-15 407
比如说我们可以将学习成绩分为及格不及格，或者分为优等、中等、差等等，而且。，比如说我们可以将学习成绩分为及格不及格，或者分为优等、中等、差等等，而且。：适用于小样本，在计算样本允许时，将使用精确方法代替蒙特卡洛法。：仅渐进法适用于样本数据服从渐近分布，或者样本数据比较大。都可以用于检验所在样本的总体分布和理论分布的拟合优度。都可以用于检验所在样本的总体分布和理论分布的拟合优度。对数据的使用也更加完整，检验结果也更精确。对数据的使用也更加完整，检验结果也更精确。，用于探索连续型随机变量的分布。
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