最大似然估计 （MLE） 最大后验概率（MAP）
1） 最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood ...
原文：极大似然估计（MLE）与极大后验估计（MAP）
极大似然估计 MLE 和极大后验估计 MAP 分别是频率学派和贝叶斯学派 统计学者分为两大学派，频率学派认为参数是非随机的，而贝叶斯学派认为参数也是随机变量 的参数估计方法，下面我们以线性回归分析为例，分别简要介绍MLE和MAP，两者的关系以及分别与最小二乘回归 正则化最小二乘回归分析的关系。 非常不专业和严谨，只希望通过最直接的方式帮助初学者理解这两种估计 。 线性回归问题： 给定观测数据 机器 ...
2020-02-26 18:25 0 797 推荐指数：
相关推荐
最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）
最大似然估计： 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似 ...
机器学习的MLE和MAP：最大似然估计和最大后验估计
学派 - Bayesian - Maximum A Posteriori (MAP，最大后验估计) ...
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 ...
【模式识别与机器学习】——最大似然估计 （MLE） 最大后验概率（MAP）和最小二乘法
1） 极/最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum ...
理解极大似然估计(MLE)
极大似然估计学习时总会觉得有点不可思议，为什么可以这么做，什么情况才可以用极大似然估计。本文旨在通俗理解MLE(Maximum Likelihood Estimate)。 一、极大似然估计的思想与举例 举个简单的栗子：在一个盒子里有白色黑色小球若干个，每次有放回地从里面哪一个球，已知抽 ...
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 ...