一、最大似然估计与最大后验概率 1、概率与统计 概率与统计是两个不同的概念。 概率是指：模型参数已知，X未知，p(x1) ... p(xn) 都是对应的xi的概率 统计是指：模型参数未知，X已知，根据观测的现象，求模型的参数 2、似然函数与概率函数 似然跟概率是同义词，所以似 ...

title: 最大似然估计和EM算法 date: 2018-06-01 16:17:21 tags: [算法，机器学习] categories: 机器学习 mathjax: true 本文是对最大似然估计和EM算法做的一个总结。 一般来说，事件A发生的概率与某个未知参数\(\theta ...

1. 什么是EM算法 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算， 第一步是计算期望（E ...

先列明材料： 高斯混合模型的推导计算（英文版）： http://www.seanborman.com/publications/EM_algorithm.pdf 这位翻译写成中文版： http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06 ...

概率函数 vs 似然函数 : p(x|θ) (概率函数是θ，已知，求x的概率。似然函数是x已知，求θ) 分布是p(x|θ)的总体样本中抽取到这100个样本的概率，也就是样本集X中各个样本的联合概率 最大似然估计为： 为了方便计算，对联合概率取对数 求最大似然函数估计值 ...

最大似然估计 概率 定义 某个事件发生的可能性，通常知道分布规律以及具体参数的情况下，就可以计算出某个事件发生的概率 似然 定义 给定已知数据来拟合模型，或者说给定某一结果，求某一参数值的可能性 似然函数与概率密度函数 设总体分布 \(f(X;\theta)\)，\(x1 ...

首先要知道什么是似然函数，根据百度百科的介绍： 设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连续型随机变量时为概率密度，当X为离散型随机变量时为概率分布），θ为待估参数，X1,X2,…Xn是来自于总体X的样本，x1,x2…xn为样本X1,X2,…Xn的一个观察值，则样本的联合分布（当X是连续型随机变量时 ...

一、引入   极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)，英文简称MLE。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。它提供了一种给定观测数据来评估模型参数的方法。也就是模型已知，参数未定。   在我们正式讲解极大似然估计之前，我们先简单回顾 ...