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。 首先什么是后验概率,先验概率是我们一种假设,假设硬币均匀则正面概率为0.5,这就是先验概率。事情还没有发生,要求这件事情发生的可能...
这种对似然函数求导取最值的方法,就叫做极大似然估计,写成: θMLE=argmaxθP(X|θ) 最大后验概率 到这个时候我们再回过头看下频率学派和贝叶斯学派的差别,就要好理解很多了。频率学派是直接针对事件本身建模,计算概率,而贝叶斯学派则认为对事件有一个预先的估计,模型的参数源自某个潜在的分布,这个潜在的分布就是...
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...
最大后验(Maximum a Posteriori,MAP)概率估计详解_0不觉的博客-CSDN博客_最大后验概率估计 最大似然估计就是给定模型,然后通过收集数据,求该模型的参数 前文提到,最大似然估计(maximum likelihood estimates,MLE)是实际中使用非常广泛的一种方法,用我们老师的一句最简单的话来总结最大似然估计,就是“谁大像谁”。
在频率学派来看,利用极大似然估计可以得到\theta=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P(\theta|X),是一个分布,最大值会介于0.5~1之间,而不是武断的给出\theta= 1...
1. 极大似然估计 2. 最大后验概率估计 参考 一、频率学派和贝叶斯派 1. 频率学派 他们认为世界是确定的。也就是说事件在多次重复实验中趋于一个稳定的值p,这个值就是该事件的概率。 参数估计方法-极大似然估计(MLE) 特点:这种方法往往在大数据量的情况下可以很好的还原模型的真实情况。
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。
。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...
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...
贝叶斯估计采用贝叶斯公式计算参数，将后验概率与先验概率相结合，提供了一个更加全面的参数估计方法。最大后验概率估计（MAP）则是在极大似然估计基础上引入了先验概率，以避免极端数据对估计结果的不适当影响。极大似然估计（MLE）是寻找使观察到的数据出现概率最大的参数值，通过最大化似然函数来实现。