最大似然估计和最大后验估计（转）
本文主要介绍三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。 个人认为：三个参数估计的方法可以总结为如下： 我们知道贝叶斯公式是这样写的： 然后就可以通过这个公式来求解最大似然估计MLE、最大后验估计MAP和贝叶斯估计了。 最大似然估计：实际上是求了红线 ...
原文：最大后验估计(Maximum-a-Posteriori (MAP) Estimation) 【转】
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， 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 的先验分布为g。通过贝叶斯理论，对于 的后验分布如下式所示： 最后验分布 ...
2012-11-08 16:48 0 12341 推荐指数：
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参考链接1 参考链接2 一、介绍 极大似然估计和贝叶斯估计分别代表了频率派和贝叶斯派的观点。频率派认为，参数是客观存在的，只是未知而矣。因此，频率派最关心极大似然函数，只要参数求出来了，给定自变量X，Y也就固定了，极大似然估计如下所示: D表示训练数据集，是模型参数 相反 ...