機器學習 —— 概率圖模型（貝葉斯網絡）
概率圖模型（PGM）是一種對現實情況進行描述的模型。其核心是條件概率，本質上是利用先驗知識，確立一個隨機變量之間的關聯約束關系，最終達成方便求取條件概率的目的。 1.從現象出發---這個世界都是隨機變量 這個世界都是隨機變量。 第一，世界是未知的，是有多種可能性的。 第二 ...
原文：機器學習 —— 概率圖模型（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 次有 次朝上 扔 次有 次朝上。顯然對於二者而言，對參數的估計都是 . 。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。極大似然估計的問題是無法對先驗知識進行建模並帶入模型中。 貝葉斯估計 在極大似然估計中，我們使用的原理是使得theta argm ...
2016-03-14 22:17 0 8278 推薦指數：
相關推薦
機器學習（二十五）— 極大似然估計（MLE）、貝葉斯估計、最大后驗概率估計（MAP）區別
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 ...
機器學習中的MLE、MAP、貝葉斯估計
https://zhuanlan.zhihu.com/p/140388925 1.MLE、MAP、Bayesian 首先要明確這三個概念。 MLE是極大似然估計Maximum Likelihood Estimation。其目標為求解： \[\theta ...
機器學習中的MLE、MAP、貝葉斯估計
原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72370235 好文必須共享，感謝貪心科技的李文哲老師。講得非常透徹。 以下是我的學習筆記 MLE(極大似然估計)、MAP(最大后驗估計)以及貝葉斯估計(Bayesian) 三者的關系是什么呢？ 一個具體的例子 ...
機器學習中的貝葉斯方法---先驗概率、似然函數、后驗概率的理解及如何使用貝葉斯進行模型預測（2）
在 機器學習中的貝葉斯方法---先驗概率、似然函數、后驗概率的理解及如何使用貝葉斯進行模型預測（1） 文章中介紹了先驗分布和似然函數，接下來，將重點介紹后驗概率，即通過貝葉斯定理，如何根據先驗分布和似然函數，求解后驗概率。 在這篇文章中，我們通過最大化似然函數求得的參數 r 與硬幣的拋擲 ...
機器學習中的貝葉斯方法---先驗概率、似然函數、后驗概率的理解及如何使用貝葉斯進行模型預測（1）
一，本文將基於“獨立重復試驗---拋硬幣”來解釋貝葉斯理論中的先驗概率、似然函數和后驗概率的一些基礎知識以及它們之間的關系。 本文是《A First Course of Machine Learning》的第三章的學習筆記，在使用貝葉斯方法構造模型並用它進行預測時，總體思路是：在已知的先驗知識 ...
機器學習--朴素貝葉斯模型原理
朴素貝葉斯中的朴素是指特征條件獨立假設, 貝葉斯是指貝葉斯定理, 我們從貝葉斯定理開始說起吧. 1. 貝葉斯定理 貝葉斯定理是用來描述兩個條件概率之間的關系 1). 什么是條件概率? 如果有兩個事件A和B, 條件概率就是指在事件B發生的條件下, 事件A發生的概率, 記作P(A|B ...
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 ...