MLE assumption 问题

最新推荐文章于 2024-05-30 14:59:53 发布
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#统计 #MLE #OLS #LR #Consistency and Efficency

MLE的成立不建立在任何假设上（可能错了）。有时MLE最后的形式不是一个closed form，不能确切的求出这个estimator。所以这个时候，我们可以asymptotically来approximate 这个值。当n 趋于无穷的时候，MLE会follow一个normal distribution: n(θ^−θ)∼N(0,I−1)\sqrt n(\hat\theta-\theta)\sim N(0, I^{-1})n

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Haiyun_Jin
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语言模型的历史与发展：从Ngram到Transformer
AI天才研究院
03-08 216
语言模型（Language Model，简称LM）是自然语言处理（NLP）领域的核心技术之一，它的主要任务是对自然语言序列进行概率建模。简单来说，语言模型就是用来计算一个句子或者一个词序列出现概率的模型。这个概率可以用来衡量一个句子的合理性，或者在生成任务中，如机器翻译、文本摘要等，用来选择最可能的输出序列。语言模型在自然语言处理领域的发展已经取得了显著的成果，从N-gram到神经网络，再到Transformer，我们可以看到语言模型的性能不断提升，应用场景也越来越广泛。模型的计算效率。
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101第三章
大模型与Agent智能体
11-09 463
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 第三章 NLP on Transformers 101 (基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程) One Architecture， One Course，One Universe 本课程以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工业级智能业务对话机器人所需要的全生命周期知识点展开，学习完成后不仅能够从算法、源码、实战等方面融汇贯通NLP领域NLU、NLI、N
最大似然估计（MLE：样本观测总体参数）是如何工作的？
沈春旭的博客
09-23 6229
1. MLE的意义：样本估计总体分布参数 假定一个事件的观测样本服从如下分布，我们如何确定总体数据的分布模型？ 首先应该想到是建立线性回归模型，然而由于该变量不是正态分布的，而且是不对称的，因此不符合线性回归的假设。 常用的方法是对变量进行对数、平方根、倒数等转换，使转换后的变量服从正态分布，并进行线性回归建模。变换后的效果如下 不幸的是，所有这些都不接近正态分布，那么应该如何对这...
深入理解极大似然估计(MLE) 1: 引入问题
weixin_40920183的博客
04-08 369
本公众号MyEncyclopedia定期发布AI，算法，工程类深度和前沿文章，从第一性原理出发，交叉联系分析，欢迎关注，收藏和点赞。导读：极大似然估计(MLE) 是统计机器学习中最基本的概...
HDU 3533 简单bfs 主要是MLE问题
Irving0323的博客
01-17 614
要求：人从(0,0)到(m,n)，人有d个能量，每秒消耗一点能量，每秒可以上下左右走一格或待在原地不动。网格中会有炮台，炮台向上下左右的某个方向射击，每t秒射击一次，子弹速度为v米每秒。问人是否可以到达目的地，若可以，求最短时间。 方法：简单bfs 1.注意使用vis[x][y][time1]标记。 2.一直MLE是因为使用了int vis[105][105][1005]，改成bool vi...
[P2249]二分查找&快读&MLE问题
weixin_43827530的博客
01-13 523
[P2249]二分查找&快读&MLE问题 普及-的题，本以为会一会就过，果然还是太年轻。 首先是二分法，while循环加内部左右缩进不完了？不。 q = (int) st.nval; int l=1,r=n; while(l<r){ //这种停止条件也比较关键 | 想 int mid = l+(r-l)/2; //mid=1+(r-1)/2是一种防止l+r溢出整数范围的一种写法，数学上等价(1+r)/2 ||细节
机器学习系列问题（一）：MLE和MAP
AI视觉Daily
01-25 910
机器学习系列问题（一）：MLE和MAP 文章目录机器学习系列问题（一）：MLE和MAP前言一、条件概率公式和贝叶斯公式二、MLE和MAP 前言 MLE（Maximum Likelihood Estimation）：最大似然估计 MAP（ Maximum A Posteriori）：最大后验估计 机器学习的本质问题都是目标函数的优化，而MLE和MAP都是产生目标函数的思想。 首先的一个问题，概率与统计一样吗？答案是否定的。概率问题是已知模型参数，推导数据的问题。统计问题是已知数据推导模型参数的问题。很明显，
多元高斯分布的MLE、贝叶斯条件概率和线性判别分析LDA的生成方法总结
NockinOnHeavensDoor的博客
06-02 3249
Gaussian model 给出 ddd 维随机向量(pattern) xxx ，即随机变量 {x1,x2,...,xn}{x1,x2,...,xn}\{x_1,x_2,...,x_n\} 其高斯分布表示： q(x;μ,Σ)=1(2π)d2det(Σ)12exp(12(x−μ)TΣ−1(x−μ))(1)(1)q(x;μ,Σ)=1(2π)d2det(Σ)12exp⁡(12(x−μ)TΣ−1(x...
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列 第23章 MRC经典的Span Extraction模型Bi-DAF 算法
大模型与Agent智能体
11-22 412
第23章：MRC经典的Span Extraction模型Bi-DAF 算法架构、运行机制及数学原理 1，双向Attention Flow：Query2Context、Context2Query数学原理及工程实现 2，Bi-DAF能够正式确立编码-交互-输出三层架构阅读理解模型背后的原因分析 3，Bi-DAF模型本身的五层架构及其背后数学原理解析 4，不同粒度的多阶段Embeddings层的架构设计和数学原理 5，Bonus：多阶段Embeddings在智能对话信息表示中的应用剖析 6，Character E
【机器学习】最大似然估计(MLE)和期望最大算法(EM)浅析
最新发布
qq_44397802的博客
05-30 3433
极大似然估计（MLE）是一种直接通过最大化似然函数来估计模型参数的方法，适用于完全观测的数据。MLE 通过最大化观测数据的对数似然函数来找到最优参数。最大期望算法（EM）是一种迭代优化算法，适用于存在隐变量或不完全数据的情况。EM 通过交替执行期望步骤（计算隐变量的期望对数似然函数）和最大化步骤（最大化期望对数似然函数）来逐步优化参数估计。
最大似然估计 （MLE） 最大后验概率（MAP）
taoqick的专栏
04-27 3634
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)...
OJ常用术语解释。AC、WA、TLE、CE、RE、MLE、PE等状态术语的解释
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01-07 1万+
AC (Accepted= 答案正确)， WA (Wrong Answer=答案错误)， TLE(Time Limit Exceeded =运行超时/时间超限)， CE (Compile Error=编译错误)， RE(Runtime Error =运行时出错)， MLE(Memory Limit Exceeded =内存超限)， PE (Presentation Error=格式错误)， ...
信息学竞赛中常用名词
厚积而薄发
01-04 4051
信息学竞赛中AC、WA、RE、CE、TLE、MLE、PE、OLE、分别什么意思。
洛谷各评测状态的含义
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03-12 1万+
各个评测状态 AC：Accept，程序通过。 WA：Wrong Answer，答案错误。 CE：Compile Error，编译错误。 PC：Partially Correct，部分正确。 RE：Runtime Error，运行时错误。 TLE：Time Limit Exceeded，超出时间限制。 MLE：Memory Limit Exceeded，超出内存限制。 OLE：Output Limi...
c++秘诀（不许笑！！！！！！）
Minecraftwzy的博客
02-04 1201
今天忽然看到一个让我笑破肚皮的帖子 下面 我把帖子改动了一下 给大家呈现 AC 原意：通过（accept） 现意：“AC=Answer Coarse=粗劣的答案” WA 原意：错误 (wrong answer) 现意：‘’WA=Wonderful Answer=好答案" TLE 原意：超时（time limit exceeded） 现意：“TLE=Time Limit Enough=时间充裕” MLE 原意：空间超标（memory limit exceeded） 现意：“MLE=Memory Limit E
正态分布的最大似然估计
zfoox的摘记
06-24 3万+
给定数据集D={x1, x2, ... , xn}，假设都服从均值为mean（假设未知），方差为var的高斯分布（假设已知），则参数θ为均值mean. p(D|θ) = ∏ p(xi|θ) = p(x1|θ)p(x2|θ)...p(xn|θ) 最大似然估计（MLE）： MLE过程： （1）假设真实高斯分布的均值为20，方差为18 （2）根据该概率分布抽取100个
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
信息学竞赛中AC、WA、RE、CE、TLE、MLE、PE、OLE、分别什么意思
Annie_bing的博客
01-03 2万+
信息学竞赛中AC、WA、RE、CE、TLE、MLE、PE、OLE、分别什么意思 ‌AC Accepted 答案正确/通过 ‌WA Wrong Answer 答案错误 RE Runtime Error 运行时错误 这表明你的程序在运行过程中因为出锅而崩溃了，通常可能是访问非法内存等问题，出现这个提示但你还能过样例的话，大概率是数组没开够，仔细检查一下。 CE Complie Error 编译错误 这表明你的程序没有通过编译。如果在本地编译可以通过的话，检查一下提交语言是不是选对了或是有没有引用一些不该引用的东
mle参数可辨识问题
11-07
MLE（最大似然估计）是一种常见的参数估计方法，用于通过观测数据来确定概率分布的参数值。然而，在使用MLE进行参数估计时，有时可能会遇到参数不可辨识的问题。 参数可辨识性是指是否有足够的信息来唯一确定参数值。当参数可辨识时，不同的参数值会得到不同的最大似然估计结果；当参数不可辨识时，可能存在多个参数值可以得到相同的最大似然估计结果。 有几种常见的情况可能导致参数不可辨识。首先，参数之间存在线性约束关系时，可能会导致参数不可辨识。例如，如果两个参数的和是一个常数，那么无法确定这两个参数的具体取值，只能确定它们的和。其次，参数的取值范围可能会导致参数不可辨识。例如，如果一个参数的取值范围是0到无穷大，那么无法通过数据来确定它的具体取值。此外，数据的质量和数量也会影响参数的可辨识性。 当遇到参数不可辨识的情况时，我们需要对参数进行合理的约束或者增加更多的信息来提高参数的可辨识性。常用的方法包括引入先验知识、增加数据样本、寻找其他相关变量等。 在进行MLE参数估计时，需要注意参数的可辨识性问题。如果参数存在不可辨识性，可能导致估计结果的不准确性。因此，在实际应用中，需要仔细分析数据和模型，确保参数的可辨识性，并采取相应的方法来解决参数不可辨识的问题。
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