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 ...
title: 最大似然估計和EM算法 date: : : tags: 算法,機器學習 categories: 機器學習 mathjax: true 本文是對最大似然估計和EM算法做的一個總結。 一般來說,事件A發生的概率與某個未知參數 theta 有關, theta 取值不同,則事件A發生的概率 p A theta 也不同。當我們在一次實驗中事件A發生了,則認為此時的 theta 值應是t的一切 ...
2018-08-05 15:39 0 986 推薦指數:
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 ...
似然函數 常說的概率是指給定參數后,預測即將發生的事件的可能性。拿硬幣這個例子來說,我們已知一枚均勻硬幣的正反面概率分別是0.5,要預測拋兩次硬幣,硬幣都朝上的概率: H代表Head,表示頭朝上 p(HH | pH = 0.5) = 0.5*0.5 = 0.25. 這種寫法其實有點誤導 ...
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 ...
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 ...
極大似然估計 標簽(空格分隔): 數學 最大似然估計(maximun likelihood estimate)是一種統計方法,它用來求一個樣本集的相關概率密度函數的參數。這個方法最早是遺傳學家以及統計學家哦羅納德·費雪爵士在1912至1922年間開始使用的。 似然是對likelihood ...
1. 什么是EM算法 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又譯為期望最大化算法),是在概率模型中尋找參數最大似然估計或者最大后驗估計的算法,其中概率模型依賴於無法觀測的隱性變量。 最大期望算法經過兩個步驟交替進行計算, 第一步是計算期望(E ...
1、IRT模型概述 IRT(item response theory 項目反映理論)模型。IRT模型用來描述被試者能力和項目特性之間的關系。在現實生活中,由於被試者的能力不能通過可觀測的數據 ...
介紹摘自李航《統計學習方法》 EM算法 EM算法是一種迭代算法,1977年由Dempster等人總結提出,用於含有隱變量(hidden variable)的概率模型參數的極大似然估計,或極大后驗概率估計。EM算法的每次迭代由兩步組成:E步,求期望(expectation);M步,求 ...