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 ...
原文：機器學習的MLE和MAP：最大似然估計和最大后驗估計
https: zhuanlan.zhihu.com p TLDR or the take away 頻率學派 Frequentist Maximum Likelihood Estimation MLE，最大似然估計 貝葉斯學派 Bayesian Maximum A Posteriori MAP，最大后驗估計 概述 有時候和別人聊天，對方會說自己有很多機器學習經驗，深入一聊發現，對方竟然對MLE和M ...
2019-01-24 11:09 0 1554 推薦指數：
相關推薦
【模式識別與機器學習】——最大似然估計 （MLE） 最大后驗概率（MAP）和最小二乘法
1） 極/最大似然估計 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。 最大似然估計（MLE，Maximum ...
最大似然估計 （MLE） 最大后驗概率（MAP）
1） 最大似然估計 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。 最大似然估計（MLE，Maximum Likelihood ...
最大似然估計（MLE）和最大后驗概率（MAP）
最大似然估計： 最大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法，即：“模型已定，參數未知”。簡單而言，假設我們要統計全國人口的身高，首先假設這個身高服從服從正態分布，但是該分布的均值與方差未知。我們沒有人力與物力去統計全國每個人的身高，但是可以通過采樣，獲取部分人的身高，然后通過最大似 ...
機器學習基礎系列--先驗概率 后驗概率 似然函數 最大似然估計(MLE) 最大后驗概率(MAE) 以及貝葉斯公式的理解
機器學習基礎 目錄 機器學習基礎 1. 概率和統計 2. 先驗概率（由歷史求因） 3. 后驗概率（知果求因） 4. 似然函數（由因求果） 5. 有趣的野史--貝葉斯和似然之爭-最大似然概率(MLE)-最大后驗概率(MAE ...
極大似然估計（MLE）與極大后驗估計（MAP）
極大似然估計（MLE）和極大后驗估計（MAP）分別是頻率學派和貝葉斯學派（統計學者分為兩大學派，頻率學派認為參數是非隨機的，而貝葉斯學派認為參數也是隨機變量）的參數估計方法，下面我們以線性回歸分析為例，分別簡要介紹MLE和MAP，兩者的關系以及分別與最小二乘回歸、正則化最小二乘回歸分析的關系 ...
最大似然估計和最大后驗概率
參考鏈接1 參考鏈接2 一、介紹 極大似然估計和貝葉斯估計分別代表了頻率派和貝葉斯派的觀點。頻率派認為，參數是客觀存在的，只是未知而矣。因此，頻率派最關心極大似然函數，只要參數求出來了，給定自變量X，Y也就固定了，極大似然估計如下所示: D表示訓練數據集，是模型參數 相反 ...
【機器學習基本理論】詳解最大后驗概率估計（MAP）的理解
【機器學習基本理論】詳解最大后驗概率估計（MAP）的理解 https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81628065 最大似然估計（Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE）和最大后驗 ...