<\theta_{MAP}>=argmax_\theta P(\theta|D)表明了贝叶斯估计是基于样本带来的先验密度和条件密度等样本参数而估计概率参数的值 <\theta_{MLE}>=argmax_\theta P(D|\theta)表明了极大似然估计是基于该概率参数的值是为了最大化拟合样本的特征而考虑的,所以相应的会带来“过拟合”的效果,这也是范数修正引入...
一般来说p(θ) 是不知道的或者说很难求解,但是我们可以知道后验概率和 (似然概率乘以先验概率)呈正相关关系,所以p(θ) 即使不知道也不影响对后验概率的求解。 极大似然估计 与 最大后验概率估计 极大似然估计 (Maximum Likelihood Estimate, MLE)和最大后验概率估计(Maximum A Posteriori (MAP) estimation)其...
极大似然估计 (Maximum Likelihood Estimate, MLE)和最大后验概率估计(Maximum A Posteriori (MAP) estimation)其实是两个不同学派的方法论。 MLE是频率学派模型参数估计的常用方法,它的目的是想最大化已经发生的事情的概率。我们在用神经网络训练分类器的时候其实就可以理解成是MLE。具体来说,假设数据D由一组数据...
我们这有一个任务,就是根据已知的一堆数据样本,来推测产生该数据的模型的参数,即已知数据,推测模型和参数。因此根据两大派别的不同,对于模型的参数估计方法也有两类:极大似然估计与最大后验概率估计。 1. 极大似然估计 似然,可以简单理解为概率、可能性,也就是说要最大化该事件发生的可能性 含义:根据已知样本...
极大似然估计 (Maximum Likelihood Estimate, MLE)和最大后验概率估计(Maximum A Posteriori (MAP) estimation)其实是两个不同学派的方法论。 MLE是频率学派模型参数估计的常用方法,它的目的是想最大化已经发生的事情的概率。我们在用神经网络训练分类器的时候其实就可以理解成是MLE。具体来说,假设数据 ...
机器学习中有两个概念并不是非常容易理解。本篇博文就通过一个抛硬币的题目来解读这两个概念。 题目 详解 本题的详解可参考我在B站发布的视频 Link:极大似然估计/最大后验估计—通过抛硬币例子理解 极大似然估计/最大后验估计—通过抛硬币例子理解 ...
贝叶斯估计也叫做最大后验概率估计法, 简称MAP(MaximumA Posterior)。 可以认为极大似然估计是贝叶斯估计不考虑先验概率的特例。 在概率论中有两大学派,频率学派和贝叶斯学派...考虑参数的先验分布。 在贝叶斯学派中,似然函数被理解为 在 已知时的条件概率: 而 本身也为随机变量,具有先验概率分布函数贝叶斯估计的想法...
最大似然估计(MLE)和最大后验概率(MAP) 最近在研究概率估计,最大似然估计(MLE)和最大后验概率(MAP)都可以用于估计生成样本数据的概率分布。 但二者略有区别,进行一下分析: 最大似然估计(MLE,Maximum Likelihood Estimation) 给定一堆数据,假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的,可是我们并不知道这个分布具...
聊一聊机器学习的MLE和MAP:最大似然估计和最大后验估计 - 夏飞的文章 - 知乎 频率学派 - Frequentist - Maximum Likelihood Estimation(MLE,最大似然估计) 世界是确定的,概率客观存在,需要做的就是找到置信区间 贝叶斯学派 - Bayesian - Maximum A Posteriori(MAP,最大后验估计) ...
给估计出来,这样就可以还原真实世界对于抛硬币的情况了。调整模型参数来使得模型能够最大化数据样本出现的概率,对于频率派最常用的就是极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE)。 最大似然估计(MLE) 我们把 称为似然函数,他的意义就是对于不同的参数 ...