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 大牛讲解的

最新推荐文章于 2024-12-19 15:03:27 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011508640/article/details/72815981

这篇博客详细探讨了JavaScript语言的底层工作原理，包括变量作用域、闭包、原型链以及异步编程的概念。作者通过实例解析了JavaScript如何处理函数表达式和声明，以及如何实现对象继承。此外，还讨论了Promise和async/await在解决回调地狱问题中的应用。
【机器学习】贝叶斯分类器【下】
LJR的博客
08-09 579
贝叶斯 Bayes 频率主义学派 极大似然估计 MLE 极大后验概率估计 MAP 最大似然估计 贝叶斯决策论 对数似然方程 朴素贝叶斯 半朴素贝叶斯 SPODE ODE 拉普拉斯修正 TAN AODE 条件互信息 贝叶斯网 EM算法 同父结构 活跃路径 V型结构 顺序结构 道德图 道德化 D-Separation 分离 有向无环图 树 边际独立 阻塞 如何理解 详解 详细 最小描述长度 最小化总体风险 最小化分类错误率 贝叶斯定理 布斯采样 马尔可夫 关系 深度学习 机器学习 deep learing .
2024 AI 人工智能完整学习路线表
AI天才研究院
09-14 3624
本阶段讲解，人工智能的应用，人工智能的工作流程、基本概念，人工智能的任务和本质，KNN最近邻算法。本阶段讲解，python基础语法，Numpy科学计算模块，Pandas数据分析模块，Matplotlib和Seaborn数据可视化模块。本阶段讲解，微积分基础，线性代数基础，多元函数微分学，线性代数高级，概率论，最优化。本阶段讲解，多元线性回归，梯度下降法，归一化，正则化，Lasso回归，Ridge回归，多项式回归。
最大似然估计_最大似然估计与最大后验估计
weixin_39943926的博客
11-27 804
摘要最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)与最大后验估计(Maximum A Posteriori)是机器学习中最常用的两种点估计参数估计方法. 最大似然估计以最大化观测数据集上的似然度为目标, 强调从观测数据集上拟合出产生观测数据集的分布, 常用的交叉熵损失(cross entropy loss)、 均方误差损失(Mean Square Error)都可以以最...
朴素贝叶斯:后验概率最大化的推导
liu7418520963的博客
07-22 1018
朴素贝叶斯最大化后验概率的推导
最大后验估计_贝叶斯定理与最大后验估计
weixin_39809175的博客
12-19 499
在推导逻辑回归的损失函数的过程中，我们希望让似然函数最大化。然而，最⼤大似然估计是统计学中的频率学派所推崇的估计方法，他们认为参数的值是亘古不变、独立地存在于世上的，他们的目的是通过已经观测到的数据去发现被隐藏起来的真实值。但在现实世界中，往往我们对参数是存在一定的先验知识的，而最大似然估计法则完全抛弃了这些先验知识，仅依靠观测数据做参数估计，因此很容易对数据形成过拟合，即在观测数据上表现非常好，...
工作小笔记——对MLE和MAP的简单理解
m0_71775106的博客
12-07 685
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
最大似然估计（MLE） vs. 最大后验估计（MAP）
沉鱼叶的博客
04-30 394
关于MAP和MLE
机器学习/深度学习-学习笔记：概念补充（上）
Morganfs的博客
05-12 1747
两万字梳理：极大似然估计、贝叶斯、傅里叶、马尔科夫、条件随机场5个概念。
高数/线性代数知识补充---矩阵、行列式、数学符号、内外积
weixin_47059239的博客
07-16 4847
高数知识补充笔记：矩阵计算、行列式计算、数学符号及读法&数学运算符号及含义等 向量与矩阵的内外积。
蓝桥杯ACM竞赛资源汇总与说明
蓝桥杯大赛虽然并非直接隶属于ACM-ICPC体系，但其赛制、题目风格和考察重点深受ACM竞赛影响，尤其是在算法设计、数据结构应用、代码实现能力以及限时解题策略等方面高度对标。因此，“蓝桥杯ACM”这一表述通常指的是...
MLE最大似然估计和MAP最大后验概率的区别，利用MAP思想完成词性标注。
shange19的博客
12-05 809
最近一直在搞懂啥是MLE，啥是MAP。 MLE，最大似然估计，优化的是，求出它的最大值,其中是参数，D是数据； MAP，最大后验概率分布，优化的是,其中是参数，D是数据，通过贝叶斯定理可以认为等价于求,其中就是MLE，是先验分布。一般来说，这样就推导完了。MAP可以认为是MLE在多加一个先验概率，即在优化之前我们所掌握的信息。然后就是千篇一律的扔硬币举例，反正现在我明白MAP与MLE之间的关系...
最大似然估计 (MLE) 和最大后验估计 (MAP) 背后的直觉
最新发布
gongdiwudu的专栏
12-19 1741
在数据分析中，分析师不同，给出的方案也不同，这就导致对同一事务的分析，都是“正确”的，但精致程度不同，因而导致性能上的差异。本文将对不同水平的分析（MLE和MAP）进行对照，让读者自行理解其中的奥妙。
STL总结
打发人间白云的博客
05-28 183
将学习过程中遇到的不会的STL用法记录 1、二维vector避免MLE #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 10010; vector<int> mapp[maxn];//就像邻接表存储树的结构一样 int value[maxn]; int root_value[maxn]; int dfs(int k, int father) { for (int i = 0; i &lt..
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
smilejiasmile的博客
07-20 4435
转载自：  本文作者: nebulaf91  本文原始地址：http://blog.youkuaiyun.com/u011508640/article/details/72815981 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...
最大似然估计 （MLE） 最大后验概率（MAP）
taoqick的专栏
04-27 3841
最大似然估计 （MLE） 最大后验概率（MAP） 简单来说两个方法都是模型已定，参数u未知，如何估计模型的参数。最大似然是频率派的观点，假设参数u，上来直接算发生n次实验的概率，然后让这个概率最大化得到对应的u。但是这种做法的缺点就是如果频率少估算出来的参数很不准。MAP是贝叶斯派的观点，贝叶斯派认为应该优化后验概率P(u|Y)=最大似然P(Y|u)*先验概率P(u)/P(Y)，其中P(u|Y)...
详解：极大似然估计MLE与最大后验概率估计MAP
芒果干的博客
10-15 1159
本文目录一、具体定义二、详细理解1. MLE2. MAP10次实验100次实验一千次实验三、为什么MAP的正则与范数有关1. L2正则2. L1正则3. MAP什么时候等于MLE 一、具体定义 从其他的文章中我们可以了解到极大似然估计和最大后验概率估计的公式，这里不做介绍直接给出 极大似然估计MLE：P(D∣θ)P(D|\theta)P(D∣θ)，频率学派 最大后验概率估计MAP：P(θ∣D)P(\theta |D)P(θ∣D)，贝叶斯学派 其中极大似然估计的公式很好理解，这里的θ\thetaθ表示我们
基础：常见的参数估计方法——MLE和MAP
David's Tweet
05-29 2688
抽样、样本数据 -->观察数据趋势 -->选择模型 -->模型参数估计-->假设检验 类别 名称 核心函数 求解目标 点估计 最小二乘法 模型参数的误差平方和函数 求偏导数，使误差平方和最小 点估计 最大似然法 似然函数→平均对数似然函数 求偏导数，使似然函数最大，即样本出现的概率达到最大 点估计 ...
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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