原文:機器學習 —— 概率圖模型(學習:最大似然估計)

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:

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機器學習 —— 極大估計與條件概率

  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 ...

Fri Dec 11 02:34:00 CST 2015 1 10207
機器學習——極大估計

Fisher)。 極大估計,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) ...

Thu Jun 24 18:49:00 CST 2021 0 1701
(轉)從最大估計開始,你需要打下的機器學習基石

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 ...

Sat Mar 24 03:43:00 CST 2018 0 2779
【模式識別與機器學習】——最大估計 (MLE) 最大后驗概率(MAP)和最小二乘法

1) 極/最大估計 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。 最大估計(MLE,Maximum ...

Fri Nov 30 03:39:00 CST 2018 0 686
機器學習 —— 概率模型學習:貝葉斯估計

  之前談到學習就是利用數據集對參數進行最大估計。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。極大估計 ...

Tue Mar 15 06:17:00 CST 2016 0 8278
 
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