MLE（极大似然估计）与MAP（最大后验估计）在机器学习中是经常用到的参数估计的方法。都属于频率学派的参数估计。 一、极大释然估计（MLE) MLE在构造目标函数过程中非常常见。已知了观测的样本值为$D$，MLE核心思想是：假设我们已知了该样本内定的一个参数$\theta$,这个参数$\theta$ ...
分类：
其他好文 时间：
2021-06-02 11:21:36
阅读次数：
0
作者：Liam 来源：公众号@3D视觉工坊 链接：一文详解ORB-SLAM3 摘要 ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单目，双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。他是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统，仅依赖于最大后验估计(包括IMU在初始化时)。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-09-11 14:24:44
阅读次数：
41
MAP：最大后验概率（Maximum a posteriori） 估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。它与最大似然估计中的 Fisher方法有密切关系， 但是它使用了一个增大的优化目标，这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。所以最大后验估计可以看作是规则化（regularization ...
分类：
其他好文 时间：
2018-10-16 19:24:39
阅读次数：
125
1， 频率派思想 频率派思想认为概率乃事情发生的频率，概率是一固定常量，是固定不变的 2， 最大似然估计 假设有100个水果由苹果和梨混在一起，具体分配比例未知，于是你去随机抽取10次，抽到苹果标记为1， 抽到梨标记为0，每次标记之后将抽到的水果放回 最终统计的结果如下： 苹果 8次，梨2次 据此， ...
分类：
其他好文 时间：
2018-06-18 12:45:43
阅读次数：
229
摘要： 1.最小二乘法 2.梯度下降法 3.最大（对数）似然估计（MLE） 4.最大后验估计（MAP） 5.期望最大化算法（EM） 6.牛顿法 7.拟牛顿迭代（BFGS） 8.限制内存-拟牛顿迭代（L-BFGS） 9.深度学习中的梯度优化算法 ... ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-12 18:43:11
阅读次数：
324
摘要： 1.最小二乘法 2.梯度下降法 3.最大（对数）似然估计（MLE） 4.最大后验估计（MAP） 5.期望最大化算法（EM） 6.牛顿法 7.拟牛顿迭代（BFGS） 8.限制内存-拟牛顿迭代（L-BFGS） 9.深度学习中的梯度优化算法 10.各种最优化方法比较 拟牛顿法和牛顿法区别，哪个收敛 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-22 16:34:16
阅读次数：
211
参数估计的方法有多种，这里我们分析三种基于概率的方法，分别是最大似然估计（Maximum Likelihood）、贝叶斯估计（Bayes）和最大后验估计（Maximum a posteriori）。我...
分类：
其他好文 时间：
2016-08-28 18:15:44
阅读次数：
151
ML-最大似然估计 MAP-最大后验估计 贝叶斯估计 三者的关系及区别 一。机器学习 核心思想是从past experience中学习出规则，从而对新的事物进行预测。对于监督学习来说，有用的样本数目越多，训练越准确。 用下图来表示机器学习的过程及包含的知识： 简单来说就是： 二。ML vs MAP ...
分类：
其他好文 时间：
2016-04-16 23:15:50
阅读次数：
774
最大后验估计（MAP） 最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似，最大区别是，最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。 ...
分类：
其他好文 时间：
2015-09-12 13:37:52
阅读次数：
147
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。...
分类：
编程语言 时间：
2015-05-10 17:23:37
阅读次数：
342
