插播一个语言学问题:在当代英语技术论文中,a priori和prior、a posteriori和posterior是可互换的,但词形不同、读音不同,Maximum A Posteriori Estimation里的A Posteriori等于Posterior,是一整个词,并不是一个冠词+名词。 它跟我们高中数学就学过的最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)有着深刻的爱恨纠葛。
此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断 统计推断通常基于最大似然估计 (MLE)。MLE 选择能够使数据似然最大化的参数,是一种较为自然的方法。在 MLE 中,假定参数是未知但固定的数值,并在一定的置信度下进行计算。在贝叶斯统计中,使用概率来量化未知参数的不确定性,因而未知参数被视为随机变量。 贝叶斯推断 贝...
此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 )。 统计推断通常基于最大似然估计 (MLE)。MLE 选择能够使数据似然最大化的参数,是一种较为自然的方法。在 MLE 中,假定参数是未知但固定的数值,并在一定的置信度下进行计算。在贝叶斯统计中,使用概率来量化未知参数的不确定...
其中P(θ)被称作先验分布,通常是人为设定的,P(D|θ)被称作似然,是提前定义好的(就是极大似然估计(MLE)中的“似然”),P(θ|D)被称作后验分布,是需要我们推断的,P(D)被称作证据,是与隐变量无关并且难以测量的(就是变分推断中证据下界的“证据”)。 MCMC的本质:使用马氏链建模复杂后验分布 马尔科夫链的...
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与传统的自动编码器AE,比如稀疏自动编码器和降噪自动编码器,相比,VAEs核心技巧是变分推理(variational inference)和参数重写(reparameterization)技术,其背景知识设计到了图模型和概率论中很多知识:隐变量模型(latent variable models)、最大似然估计(MLE)、最大化后验概率(MAP)、期望最大值算法(EM)、马尔科夫蒙特卡罗方...