最大似然估計與期望最大化（EM）算法
一、最大似然估計與最大后驗概率 1、概率與統計 概率與統計是兩個不同的概念。 概率是指：模型參數已知，X未知，p(x1) ... p(xn) 都是對應的xi的概率 統計是指：模型參數未知，X已知，根據觀測的現象，求模型的參數 2、似然函數與概率函數 似然跟概率是同義詞，所以似 ...
原文：從最大似然函數 到 EM算法詳解
極大似然算法 本來打算把別人講的好的博文放在上面的，但是感覺那個適合看着玩，我看過之后感覺懂了，然后實際應用就不會了。。。。 MLP其實就是用來求模型參數的，核心就是 模型已知，求取參數 ，模型的意思就是數據符合什么函數，比如我們硬幣的正反就是二項分布模型，再比如我們平時隨機生成的一類數據符合高斯模型。。。 直接上公式： L ：聯合概率分布函數，就是每個樣本出現的概率乘積。 x ,x ,x ... ...
2017-06-14 18:10 0 4830 推薦指數：
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從似然函數到EM算法(附代碼實現)
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又看了一次EM 算法，還有高斯混合模型，最大似然估計
先列明材料： 高斯混合模型的推導計算（英文版）： http://www.seanborman.com/publications/EM_algorithm.pdf 這位翻譯寫成中文版： http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06 ...
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 ...
最大似然函數
最大似然估計 概率 定義 某個事件發生的可能性，通常知道分布規律以及具體參數的情況下，就可以計算出某個事件發生的概率 似然 定義 給定已知數據來擬合模型，或者說給定某一結果，求某一參數值的可能性 似然函數與概率密度函數 設總體分布 \(f(X;\theta)\)，\(x1 ...
最大似然函數估計
首先要知道什么是似然函數，根據百度百科的介紹： 設總體X服從分布P(x；θ)（當X是連續型隨機變量時為概率密度，當X為離散型隨機變量時為概率分布），θ為待估參數，X1,X2,…Xn是來自於總體X的樣本，x1,x2…xn為樣本X1,X2,…Xn的一個觀察值，則樣本的聯合分布（當X是連續型隨機變量時 ...
最大似然估計詳解
一、引入 極大似然估計，我們也把它叫做最大似然估計(Maximum Likelihood Estimation)，英文簡稱MLE。它是機器學習中常用的一種參數估計方法。它提供了一種給定觀測數據來評估模型參數的方法。也就是模型已知，參數未定。 在我們正式講解極大似然估計之前，我們先簡單回顧 ...