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：最大似然估计和最大后验概率
参考链接 参考链接 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 相反的，贝叶斯派认为参数也是随机的，和一般随机变量没有本质区别，正是因为参数不能固定，当给定一个输入x后，我们不能用一个确定的y表示输出 ...
2020-06-09 22:54 0 649 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 ...
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 \(\frac{1}{6}\) 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...