不是因为这个事件的概率大而导致这个参数必须是某个值,而是因为这个值导致了这个事件发生的概率大。 4 最大后验概率估计(MAP) 极大似然估计,估计参数是为了使似然函数P(X|θ)最大(这里X 你可以看作只有一个数的变量,也可以看作数的集合,抽象的看待它),而最大后验概率是为了使得P(X|θ)P(θ)最大。 首...
最大似然估计是一种“模型已定,参数未知”的方法,即利用已知的样本的结果,在使用某个模型的基础上,反推最有可能导致这样结果的模型参数值。 最大似然估计的思想: 使得观测数据(样本)发生概率最大的参数就是最好的参数。 通俗的说就是 —— 最像估计法(最可能估计法),即概率最大的事件,最可能发生。 极大似...
极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)是继承频率派衣钵的迷人的方法,用作点估计。与此对应,贝叶斯派中的点估计也不会缺席,它就是最大后验估计(maximum a posteriori estimation,MAP)。之所以…
极大似然估计和极大后验概率估计,都求出了参数theta的值,而贝叶斯推断则不是,贝叶斯推断扩展了极大后验概率估计MAP(一个是等于,一个是约等于)方法,它根据参数的先验分布P(theta)和一系列观察X,求出参数theta的后验分布P(theta|X),然后求出theta的期望值,作为其最终值。另外还定义了参数的一个方差量,来评估...
1.前言 最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种 参数估计方法,如果不理解这两种方法的思路,很容易弄混它们。下…
在频率学派来看,利用极大似然估计可以得到 10 / 10 = 1.0。显然当缺乏数据时MLE可能会产生严重的偏差。 如果我们利用极大后验概率估计来看这件事,先验认为大概率下这个硬币是均匀的 (例如最大值取在0.5处的Beta分布),那么 ,是一个分布,最大值会介于0.5~1之间,而不是武断的给出 = 1。
4. 最大后验估计(MAP) 考虑这个问题:贾跃亭老板下周回国的概率为多少?如果从频率派的角度看,因为贾老板跑路后从未回国,只要他不回来,概率就始终为0;但事实上贾老板下周回国的概率可能只是很小而非零,若哪天他的造车计划大获成功或者乐视网情况转好,其回国的可能性还会大大提升,这就比较符合贝叶斯学派的观点。频...
。MLE最大似然估计:最大后验估计:最大后验和最大似然在优化的时候,就在于最大后验的时候存在先验项 ...对未知参数x的先验信息 用一个分布形式 来表示,此分布 称为未知参数的先验分布。 结果 是由 某个原因 导致的概率就是后验概率。似然估计是根据 原因 推测 该原因 导致 结果 发生的概率 统计...
1 当模型是条件概率分布,损失函数是对数损失函数时,经验风险最小化就等价于极大似然估计。 2 当模型是条件概率分布、损失函数是对数损失函数、模型复杂度由模型的先验概率表示时,结构风险最小化就等价于最大后验概率估计 证明论断1: 极大似然估计:对于观测的随机变量D,其总体分布为 ...
极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)是继承频率派衣钵的迷人的方法,用作点估计。与此对应,贝叶斯派中的点估计也不会缺席,它就是最大后验估计(maximum a posteriori estimation,MAP)。 之所以产生最大后验估计这种方法,是因为对于贝叶斯方法来说,后验分布的计算通常比较棘手,往往诉诸一种折中的方法以简化...