目錄 1.極大似然估計 公式推導 2.最小二乘法 可能我從來就沒真正的整明白過,只是會考試而已 搞清楚事情的來龍去脈不容易忘記 兩個常見的參數估計法: 極大似然估計法和最小二乘法 1.極大似然估計 ref知乎,模型已定,參數未知 ...
損失函數:最小二乘法與極大似然估計法 最小二乘法 對於判斷輸入是真是假的神經網絡: hat y sigmod bigg sum i w i cdot x i b i bigg 為了比較單次結果與標簽 y 之間有多少的差距,可以直觀的得到: min y hat y 當同時有 n 次結果時: min sum j n y i hat y i 但是絕對值在其定義域內不完全可導,因此可改為如下形式,且不改變 ...
2021-08-02 21:06 0 187 推薦指數:
目錄 1.極大似然估計 公式推導 2.最小二乘法 可能我從來就沒真正的整明白過,只是會考試而已 搞清楚事情的來龍去脈不容易忘記 兩個常見的參數估計法: 極大似然估計法和最小二乘法 1.極大似然估計 ref知乎,模型已定,參數未知 ...
這一部分內容和吳恩達老師的CS229前面的部分基本一致,不過那是很久之前看的了,我盡可能寫的像吳恩達老師那樣思路縝密。 1.假設 之前我們了解過最大似然估計就是最大化似然函數$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 來確定參數\(\theta ...
對於最小二乘法,當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后,最合理的參數估計量應該使得模型能最好地擬合樣本數據,也就是估計值和觀測值之差的平方和最小。而對於最大似然法,當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后,最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然,這是從不同原理出發的兩種 ...
最小二乘法 基本思想 簡單地說,最小二乘的思想就是要使得觀測點和估計點的距離的平方和達到最小.這里的“二乘”指的是用平方來度量觀測點與估計點的遠近(在古漢語中“平方”稱為“二乘”),“最小”指的是參數的估計值要保證各個觀測點與估計點的距離的平方和達到最小 θ表示要求的參數,Yi為觀測 ...
2) 假設的模型,即一個函數,這個函數里含有未知的參數,通過學習,可以估計出參數。然后利用這個模型去預測 ...
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 ...
第一張圖是當模型為一元一次函數時的情況,以及其loss函數(二元二次函數)的圖像是如何由函數的子項形成的,以及二元二次函數梯度的不同對學習率的影響。一般來說采用全量梯度下降時函數圖像最陡,批量梯度下降次之,隨機梯度下降或者說逐樣本梯度下降最緩。 第二張圖是采用逐樣本梯度下降的情況 ...
寶寶問了我一個最小二乘法的算法,我忘記了,鞏固了之后來總結一下。 首先先理解最小二乘法: 最小二乘法(又稱最小平方法)是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據,並使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可 ...