贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计
贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到，读文章的时候还感觉挺明白，但独立思考时经常会傻傻分不清楚(😭)，因此希望通过本文对其进行总结。 2. 背景知识 注：由于概率 ...
原文：2019/12/30 贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计
问题：这些估计都是干嘛用的 它们存在的意义的是什么 有一个受损的骰子，看起来它和正常的骰子一样，但实际上因为受损导致各个结果出现的概率不再是均匀的 frac 了。我们想知道这个受损的骰子各个结果出现的实际概率。准确的实际概率我们可能永远无法精确的表示出了，但是我们可以通过做大量实验来尽可能地近似它。我们可以掷很多次骰子，然后统计一下 frac 各个结果出现的次数 总掷骰子的次数 这个比例作为各个结 ...
2019-12-30 22:54 0 308 推荐指数：
相关推荐
最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计的对比
1、贝叶斯公式 这三种方法都和贝叶斯公式有关，所以我们先来了解下贝叶斯公式： 每一项的表示如下： posterior：通过样本X得到参数的概率，也就是后验概率。 likehood：通过参数得到样本X的概率，似然函数，通常就是我们的数据集的表现 ...
机器学习（二十五）— 极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计、最大后验概率估计（MAP）区别
最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum aposteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法。 1、最大似然估计（MLE） 在已知试验结果（即是样本）的情况下 ...
最大似然估计、最大后验估计与朴素贝叶斯分类算法
最大似然估计、最大后验估计与朴素贝叶斯分类算法 目录 一、前言 二、概率论基础 三、最大似然估计 四、最大后验估计 五、朴素贝叶斯分类 六、参考文献 一、前言 本篇文章的主要内容为笔者对概率论基础内容的回顾，及个人对其中一些知识点的解读 ...
贝叶斯思想以及与最大似然估计、最大后验估计的区别
ML-最大似然估计 MAP-最大后验估计 贝叶斯估计 三者的关系及区别 （本篇博客来自李文哲老师的微课，转载请标明出处http://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5399532.html ） 一。机器学习 核心思想是从past ...
机器学习基础系列--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
机器学习基础 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 ...
最大似然估计和最大后验概率
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 ...
最大似然概率估计和朴素贝叶斯分类
极大似然估计和朴素贝叶斯都是运用概率的思想对参数进行估计去解决问题的，二者具有一定的相似性，在初学时经常会搞不清二者的，在这里首先对二者的分类原理进行介绍，然后比较一下二者的异同点。 1.极大似然估计（maximum likelihood estimation） 贝叶斯公式 事件 ...