使用最大似然法來求解線性模型（2）-為什么是最大化似然函數？
根據 使用最大似然法來求解線性模型（1），待求解的線性模型如下式： tn=wT*xn+ξn 第xn年的百米賽跑的時間tn，與兩個參數有關：一個是w，另一個則是該年對應的一個誤差值(noise) 在求解w和 ξ 之前，先觀察一下誤差值的特點： 誤差有正有負，是一個 ...
原文：使用最大似然法來求解線性模型（4）-最大化似然函數背后的數學原理
在 使用最大似然法來求解線性模型 求解似然函數 文章中，我們讓 logL 對 w 求一階偏導數，讓偏導數等於 ，解出 w，這個 w 就是使logL取最大值的w 那為什么令一階偏導數等於 ，求得的w就能夠使 logL 取最大值呢 在高等數學中，對於一元可導函數f x 而言，一階導數f x 的點稱為拐點。而拐點不一定是極值點，一種判斷拐點是否是極值點的方式是：判斷拐點處的二階導數是否大於 若拐點處的二 ...
2017-03-28 12:10 0 1912 推薦指數：
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在Coursera機器學習課程中，第一篇練習就是如何使用最小均方差(Least Square)來求解線性模型中的參數。本文從概率論的角度---最大化似然函數，來求解模型參數，得到線性模型。本文內容來源於：《A First Course of Machine Learning》中的第一章和第二章 ...
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線性回歸——最大似然函數
似然函數 似然函數與概率非常類似但又有根本的區別，概率為在某種條件（參數）下預測某事件發生的可能性；而似然函數與之相反為已知該事件的情況下推測出該事件發生時的條件（參數）；所以似然估計也稱為參數估計，為參數估計中的一種算法； 下面先求拋硬幣的似然函數，然后再使用似然函數算出線性回歸的參數 ...
[機器學習]SVM---硬間隔最大化數學原理
注：以下的默認為2分類 1、SVM原理： (1)輸入空間到特征空間得映射 所謂輸入空間即是輸入樣本集合，有部分情況輸入空間與特征空間是相同得，有一部分情況二者是不同的，而模型定義都是定義到特征空間的，特征空間是指所有的輸入特征向量，特征向量是利用數值來表示的n維向量，輸入空間到特征空間的映射 ...
最大似然函數
概率函數 vs 似然函數 : p(x|θ) (概率函數是θ，已知，求x的概率。似然函數是x已知，求θ) 分布是p(x|θ)的總體樣本中抽取到這100個樣本的概率，也就是樣本集X中各個樣本的聯合概率 最大似然估計為： 為了方便計算，對聯合概率取對數 求最大似然函數估計值 ...