多元高斯分布,即数据的维度不再为1维度。 求各个维度上的均值:x_i = [2+3+4/3,3+4+5/3.....6+7+8/3] == [3,4,5,6,7] 各个维度减去均值。 x_1' = [-1,-1,-1,-1,-1] x_2' =[0,0,0,0,0]; x_3 ...
最大似然估计 似然与概率 在统计学中,似然函数 likelihood function,通常简写为likelihood,似然 和概率 Probability 是两个不同的概念。概率是在特定环境下某件事情发生的可能性,也就是结果没有产生之前依据环境所对应的参数来预测某件事情发生的可能性,比如抛硬币,抛之前我们不知道最后是哪一面朝上,但是根据硬币的性质我们可以推测任何一面朝上的可能性均为 ,这个概率只 ...
2019-08-15 15:55 0 1175 推荐指数:
多元高斯分布,即数据的维度不再为1维度。 求各个维度上的均值:x_i = [2+3+4/3,3+4+5/3.....6+7+8/3] == [3,4,5,6,7] 各个维度减去均值。 x_1' = [-1,-1,-1,-1,-1] x_2' =[0,0,0,0,0]; x_3 ...
前言:介绍了最简单的最大似然估计,距离实现「朴素贝叶斯」还有一些距离。在这篇文章,我想分享一下,我所理解的「最大似然估计 - 高斯分布」。 问题 (这里都是玩具数据,为了方便理解才列出 ...
伯努利分布是一个离散型机率分布。试验成功,随机变量取值为1;试验失败,随机变量取值为0。成功机率为p,失败机率为q =1-p,N次试验后,成功期望为N*p,方差为N*p*(1-p) ,所以伯努利分布又称两点分布。 观察到的数据为D1,D2,D3,...,DN,极大似然的目标: 联合分布难 ...
一、为什么要估计(estimate) 在概率,统计学中,我们所要观测的数据往往是很大的,(比如统计全国身高情况)我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候,就需要用到估计了。我们先抽取样本,然后通过统计样本的情况,去估计总体。下面是数学中常用到的术语: ·总体(Populantion ...
让我们回到小球检测的栗子,在一元高斯分布下,我们只使用了色相值这一个性质。然而,颜色其实是用多个维度来定义的。比如,在HSV模型下,除了色相值还有饱和度(Saturation)和亮度(Value)。而我们通常使用的三原色光模式(RGB模型)将颜色表示成红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)的叠加 ...
likelihood是相等的(关键步骤是二阶导运算符和积分可以互换位置!)。 2. Hessian of Negati ...
生物统计与实验设计-统计学基础-2&区间估计-1 正态分布参数:均值和方差 其中,选择1d是因为好算;通常,95%区分大概率事件和小概率事件, 当总体是正态分布时,可以利用常用抽样分布估计出样本参数: 抽样分布是样本估计量是样本的一个函数,在统计学中 ...
高斯分布 对于单维高斯分布而言,其概率密度函数可以表示成 \[p(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}\sigma}e^{-\frac{(x-u)^2}{2\sigma^2}} \] 其中\(u\)表示均值,\(\sigma^2\)表示方差。 对于多维高斯分布 ...