今天在研究點雲分割的時候終於走完了所有的傳統路子,走到了基於機器學習的分割與傳統自底向上分割的分界點(CRF)算法。好吧,MIT的老教授說的對,其實你很難真正繞過某個問題,數學如是,人生也如是。 ---記我的機器學習之路 1、機器學習 在之前的學習過程中,機器學習對我而言實 ...
最大似然估計的目標是獲取模型中的參數。前提是模型已經是半成品,萬事俱備只欠參數。此外,對樣本要求獨立同分布 參數就一套 上圖中x B theta . 樣本數為M. 最大似然估計用似然函數作為優化目標,參數估計的過程為尋優過程。一般情況下認為,如果該參數使得數據發生的可能性最大,則該參數為最可能的一組參數。數學表達為下圖: 充分統計 充分統計是從樣本映射到某個向量的一個公式。這個公式必須滿足甲樣本 ...
2016-03-10 22:13 0 4140 推薦指數:
今天在研究點雲分割的時候終於走完了所有的傳統路子,走到了基於機器學習的分割與傳統自底向上分割的分界點(CRF)算法。好吧,MIT的老教授說的對,其實你很難真正繞過某個問題,數學如是,人生也如是。 ---記我的機器學習之路 1、機器學習 在之前的學習過程中,機器學習對我而言實 ...
最大似然估計(Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE)和最大后驗概率估計(Maximum aposteriori estimation, 簡稱MAP)是很常用的兩種參數估計方法。 1、最大似然估計(MLE) 在已知試驗結果(即是樣本)的情況下 ...
Fisher)。 極大似然估計,通俗來說,就是利用已知的樣本結果信息,反推最具有可能(最大概率) ...
機器學習基礎 目錄 機器學習基礎 1. 概率和統計 2. 先驗概率(由歷史求因) 3. 后驗概率(知果求因) 4. 似然函數(由因求果) 5. 有趣的野史--貝葉斯和似然之爭-最大似然概率(MLE)-最大后驗概率(MAE ...
良心教程,非常通俗。 原文鏈接:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-01-09-6 什么是參數? 在機器學習中,我們經常使用一個模型來描述生成觀察數據的過程。例如,我們可以使用一個隨機森林模型來分類客戶是否會取消訂閱服務(稱為流失建模 ...
1) 極/最大似然估計 MLE 給定一堆數據,假如我們知道它是從某一種分布中隨機取出來的,可是我們並不知道這個分布具體的參,即“模型已定,參數未知”。例如,我們知道這個分布是正態分布,但是不知道均值和方差;或者是二項分布,但是不知道均值。 最大似然估計(MLE,Maximum ...
1.前言 之前我一直對於“最大似然估計”犯迷糊,今天在看了陶輕松、憶臻、nebulaf91等人的博客以及李航老師的《統計學習方法》后,豁然開朗,於是在此記下一些心得體會。 “最大似然估計”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)與“最大后驗概率估計 ...
之前談到學習就是利用數據集對參數進行最大似然估計。本質上是獲取一組有效的參數。然而如果考慮一個這樣的問題:一枚硬幣扔10次有7次朝上;扔1000次有700次朝上。顯然對於二者而言,對參數的估計都是0.7。但是如果我們已知硬幣是無偏的,那么第一次可以告訴自己是意外,第二次卻很難說服。極大似然估計 ...