极大似然估计法

原文链接 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,即:"模型已定,参数未知".简单而言,假设我们要统计全国人口的身高,首先假设这个身高服从服从正态分布,但是该分布的均值与方差未知.我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高,但是可以通过采样,获取部分人的身高,然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差. 最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设,就是所有的采样都是独立同分布的.下面我们具体描述一下最大似然估计: 首先,假设为独立同分布的采样,θ为模型参数,

什么是极大似然估计? 参数估计就是通过若干次试验,已知某个参数能使这个样本出现的概率最大,我们当然不会再去选择其他小概率的样本,所以干脆就把这个参数作为估计的真实值.说的是已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,我们通过最大概率反过来求其的参数值. 极大似然估计的原理? 一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,-.若在仅仅作一次试验中,结果A出现,则一般认为试验条件对A出现有利,也即A出现的概率很大.一般地,事件A发生的概率与参数theta相关,A发生的概率记为P(A,t

在机器学习中,通常我们感兴趣的是在给定训练数据 D 时,确定假设空间 H 中的最佳假设. 所谓最佳假设,一种办法是把它定义为在给定数据 D 以及 H 中不同假设的先验概率的有关知识条件下的最可能(most probable)假设. 贝叶斯理论提供了计算这种可能性的一种直接的方法.更精确地讲,贝叶斯法则提供了一种计算假设概率的方法,它基于假设的先验概率.给定假设下观察到不同数据的概率.以及观察的数据本身. 要精确地定义贝叶斯理论,先引入一些记号. 1.P ( h )来代表还没有训练数据前,假设 h

最大似然估计法的基本思想 最大似然估计法的思想很简单:在已经得到试验结果的情况下,我们应该寻找使这个结果出现的可能性最大的那个 作为真 的估计. 我们分两种情进行分析: 1．离散型总体 设 为离散型随机变量,其概率分布的形式为 ,则样本 的概率分布为 ,在 固定时,上式表示 取值 的概率:当 固定时,它是 的函数,我们把它记为 并称为似然函数.似然函数 的值的大小意味着该样本值出现的可能性的大小.既然已经得到了样本值 ,那它出现的可能性应该是大的,即似然函数的值应该是大的.因而我们选择使 达到最

我昨天晚上买了一罐八宝粥 在里面找了半天桂圆 一般一罐八宝粥是有一颗桂圆的 我们现在可以通过数这一罐八宝粥中的各种原料的颗数 来推测 厂家在生产的时候的 原料的配比 这里的理论依据是就是极大似然估计 似然 是 像这个样子的意思 极大似然估计,通俗理解来说,就是利用已知的样本结果信息,反推最具有可能(最大概率)导致这些样本结果(我手中的八宝粥)出现的模型参数值(厂家原料配比)! 换句话说,极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,即:"模型已定,参数未知". 原文地址:ht

机器学习 LR中的参数迭代公式推导--极大似然和梯度下降 Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel). 函数图像为: 通过sigma函数计算出最终结果,以0.5为分界线,最终结果大于0.5则属于正类(类别值为1),反之属于负类(类别值为0). 如果将上面的函数扩展到多维空间,并且加上参数,则函数变成: 接下来问题来了,如何得到合适的参数向量θ呢? 由于sigma函数的特性,我们可作出如下的假设: 上式即为在已知样本X和参数θ的情况下,样本X属性正

极大似然是什么?一时半会真的说不清,但是我们在日常生活中都用过这个理论. 比如我们要统计某省男女比例,不可能挨个统计,通常的作法是随机选N个人,看看这N个人的男女比例,就代表了整体的比例. 这就是极大似然.   官方解释 求未知参数点估计的一种重要方法.思路是设一随机试验在已知条件下,有若干个结果A,B,C,…,如果在一次试验中A发生了,则可认为在已知条件下最有利于A发生, 故应按照已知条件选择分布的参数,使发生A的概率最大. 通俗理解 1. 极大似然是用来求某种分布的参数的方法.那怎么求呢?

贝叶斯决策 贝叶斯公式(后验概率): p(w):每种类别分布的概率——先验概率: p(x|w):某类别下x事件发生的概率——条件概率: p(w|x):x事件已经发生,属于某类的概率——后验概率: 后验概率越大,说明x事件属于这个类的概率越大,就越有理由把事件x归到这个类下 实际问题中,我们只知道优先数目的样本数据,先验概率和条件概率不知道,求不出后验概率.这个时候需要对先验概率和条件概率进行估计,然后再使用贝叶斯分类器. 先验概率的估计方法: 每个样本的属于哪个类是已知的(有监督学习): 依靠经

目录 极大似然估计 一.最大似然原理 二.极大似然估计 三.似然函数 四.极大似然函数估计值 五.求解极大似然函数 5.1 未知参数只有一个 5.2 位置参数有多个 5.3 总结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 极大似然估计 一.最大似然原理 二.极大似然估计 极大似然估计是建立在最大似然原理的基础上的一个统计方法.极大似然估计提供了一种给定观察数据来