最大后验概率_百度百科

最大后验概率相关介绍
最新推荐文章于 2025-02-22 10:00:00 发布
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#概率论 #数据挖掘

博客提及最大后验概率，结合标签可知与概率论和数据挖掘相关。最大后验概率在数据挖掘等信息技术领域有重要应用，是基于概率论的一种方法。
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。
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
热门推荐
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(MAP)
weixin_30314631的博客
11-24 972
最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似，但是最大的不同时，最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。 首先，我们回顾上篇文章中的最大似然估计，假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为我们所使用的模型。那么最大似然估计可以表示为： 现在，假设θ的先验分布为g。通过贝叶斯理论，对...
最大后验概率&最大似然估计
aids1982的博客
09-01 400
问题是，已知样本结果D，求最大概率的参数$\theta$ 最大后验概率(MAP)： 求使$P(\theta |D)$最大的$\theta$； $P(\theta |D)=\frac{P(D|\theta )P(\theta )}{P(D)}$ 其中，P(D)为已知量，常量，因为样本结果已经定了; 求$max P(\theta |D)$，相当于求$max{P(D|\theta...
[AI算法][机器学习]：一文就够了-先验概率 后验概率 似然函数 最大似然估计(MLE) 最大后验概率(MAE) 以及贝叶斯公式的理解
Bin_Dut的博客
03-20 3033
机器学习基础 文章目录机器学习基础1. 概率和统计2. 先验概率（由历史求因）3. 后验概率（知果求因）4. 似然函数（由因求果）5. 有趣的野史--贝叶斯和似然之争-最大似然概率(MLE)-最大后验概率(MAE)-贝叶斯公式总结:先验概率 后验概率以及似然函数的关系 1. 概率和统计 概率（probabilty）和统计（statistics）看似两个相近的概念，其实研究的问题刚好相反。 顾名思义...
机器学习——先验概率、后验概率、全概率公式、贝叶斯公式
fortune_cookie的博客
09-30 1万+
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。后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的"果"。贝叶斯公式就是当已知结果，问导致这个结果的第 i 原因的可能性是多少。
最大似然估计与最大后验概率
csdn_elsa的博客
10-27 417
最大似然估计MLE（Max likelihood estimation） 最大似然估计是一种统计方法，从英文的直译来看，就是最大可能性估计。如何理解“最大可能性估计”呢? 设上面的函数为可能性的定义，则最大可能性估计就是就是求，取得上述函数最大值时的θ。（参考自百度百科） 此时，X看作样本集，θ看作模型，X是已知确定的，我们需要求在怎样的θ下，出现X这种样本的概率最大。 在实际处理中，一般将该问...
判别法的基本思想是哪个总体后验概率大，就判断它属于哪个总体吗
最新发布
07-01
通过搜索，我们可以验证：根据搜索结果（参考来源：百度百科、知乎、统计学习教材等）：贝叶斯判别分析的基本思想：在给定自变量X的条件下，计算样本属于每个总体的后验概率，然后将该样本归入后验概率最大的总体。...
概率基础：贝叶斯滤波
weixin_68094467的博客
02-22 1070
定义：如果 P(X,Y|Z)=P(X|Z)P(Y|Z)，或等价地 P(X|Y,Z)= P(X|Z），则称事件X,Y对于给定事件Z是条件独立的，也就是说，当Z发生时，X发生与否与Y发生与否是无关的。注意，这并不意味着X与Y是独立的，相反它的意义就是：事件Z的发生，使本来可能不独立的事件X和事件Y变得独立起来。
数学基础--最大后验概率估计(MAP)
AJwho的博客
05-18 2023
想要了解概率估计，需要学会以及。
概率统计——最大后验概率（MAP) 引
studyvcmfc的专栏
02-09 892
菜鸟学概率统计——最大后验概率（MAP)_影 的专栏-优快云博客_最大后验概率
最大后验概率(MAP)
xfysq_的博客
11-13 1134
最大后验概率(MAP)
贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计
sky的博客
07-18 9307
1.背景知识 1.1 概率与统计 概率论是集中研究概率及随机现象的数学分支，是研究随机性或不确定性等现象的数学。统计学是在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据，以便给出正确消息的科学。 概率论是在给定条件（已知模型和参数）下，对要发生的事件（新输入数据）的预测。统计推断是在给定数据（训练数据）下，对数据生成方式（模型和参数）的归纳总结。概率论是统计学的数学基础，统计学是对概率论的应用。 1.2 联合概率和边缘概率 假设有随机变量和，此时用于表示且同时发生的概率。这类.
最大后验概率法
weixin_55252589的博客
12-29 626
如果后验分布的模可以以封闭的数学形式给出（比如使用共轭先验时），则可以用分析方法得到MAP估计。如果不能得到封闭形式，或者太复杂，则可用共轭梯度法或牛顿法等数值优化法，这通常需要采用两阶导数。如果不用导数，可使用改进的EM算法，也可以使用模拟退火的蒙特卡洛方法。方法密切相关，但采用了一个包含先验分布的增强优化目标。因此，MAP估计可以看作ML估计的正则化方法。是对后验分布的模的估计。MAP可根据经验数据获得未观测量的点估计。显然，如果先验分布是个常数，
极大似然估计、最大后验概率
肥猫王德福的博客
01-25 1444
1、条件概率    条件概率是指 事件A 在另外一个 事件B 已经发生条件下的发生概率，条件概率表示为：P(A|B) ，读作"在B的条件下A的概率"。条件概率可通过下面公式计算: P(A∣B)=P(AB)P(B) P(A|B) = \dfrac{P(AB)}{P(B)} P(A∣B)=P(B)P(AB)​    条件概率只在 P(A)>0 时有定义。   2、先验概率、后验概率    [1]先验概率(prior probability): 是指根据以往经验和分析得到的概率，它往往作为"由因求果".
机器学习基础篇——最大后验概率
weixin_38592956的博客
12-07 1万+
最大后验估计（MAP） 最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似，最大区别是，最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。 首先，回顾上篇中的最大似然估计，假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为所使用的模型。那么最大似然估计可以表示为： 现在，假设θ的先验分布为g。通过贝叶斯理论，对于θ的后验分布如下式所...
逻辑回归-->最大似然-->最大后验概率
weixin_34124577的博客
06-13 898
逻辑回归 emmmm.....先来首音乐 Album Soon 线性回归   在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归（multivariate linear r...
菜鸟学概率统计——最大后验概率（MAP)
影 的专栏
10-10 4万+
最大似然估计：把待估计的参数看作是确定性的量（只是其取值未知），其最佳估计就是使得产生已观察到的样本（即训练样本）的概率为最大的那个值。（即求条件概率密度p(D|＄)为最大时的＄，其中D为样本集，＄为条件概率密度分布的参数）。特点：简单适用；在训练样本增多时通常收敛得很好。只考虑某个模型能产生某个给定观察序列的概率，而未考虑该模型本身的概率，这点与贝叶斯估计区别。目标是寻求能最大化likehood
Matlab实现最大后验概率算法详解
在信息技术领域中，最大后验概率（Maximum A Posteriori Probability，简称MAP）算法是一种在统计学中应用广泛的概率模型估计方法。MAP算法可以视为贝叶斯定理的特例，其目的是在给定观测数据的条件下，计算对参数后...
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