显然,对于最大似然估计,最大后验估计,贝叶斯估计来说,它们都是用来推测参数的方法,都属于统计的范畴。 而最大最大似然估计(MLP)与最大后验估计(MAP)是两种不同的方法,可通过贝叶斯思想进行解释。 2.贝叶斯公式含义 贝叶斯公式就是在描述,你有多大把握能相信一件证据?(how much you can trust the evidence) 学...
的后验概率,也被称作似然函数。 是 的先验概率或边缘概率,称为标准化常量。 称为标准似然比(这个叫法很多,没找到标准统一的叫法),表示事件 为事件 发生提供的支持程度。 因此贝叶斯公式可表示为:后验概率=似然函数先验概率/标准化常量=标准似然比先验概率。根据标准似然比的大小,可分为下面三种情况: 如果标准似然...
贝叶斯估计是在MAP上做进一步拓展,此时不直接估计参数的值,而是允许参数服从一定概率分布。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(t...
最大似然估计的目标是找到使得似然函数取得最大值的参数θ。 最大后验概率估计(Maximum A Posteriori Estimation,简称MAP)是一种结合了先验概率和似然函数的参数估计方法。它与最大似然估计的区别在于引入了一个先验概率分布P(θ)来描述对参数θ的先验知识,通过贝叶斯公式结合似然函数和先验概率来得到后验概率分布P(...
最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP),以及贝叶斯公式的理解 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。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。 但别急,我们先...
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。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。 但别急,我们先从概率...
在最大似然估计中,由于认为 θ 是固定的,因此 P(θ)=1。 一般来说,最大后验概率估计的求解步骤分为以下四步: 确定参数的先验分布以及似然函数 确定参数的后验分布函数 将后验分布函数转换为对数函数 求对数函数的最大值(求导,解方程) 3. 贝叶斯估计 贝叶斯估计是最大后验估计的进一步扩展,贝叶斯估计同样假定...
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。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。 但别急,我们先从概率和统计的区别讲起。
详解最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP),以及贝叶斯公式的理解,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。 但别急,我们先从概率和统计的区别讲起。