似然 这个词害死人啊！ 拽什么拽啊，就是 最大可能估计！还有什么极大似然估计。都是坑人的，都一样。 最大似然估计是机器学习领域最为常见的用来构建 目标函数 的方法。 他的核心思想是：根据观测到的结果来预测其中的未知参数。 假设有一枚硬币，它是不均匀的，也就是说出现正面的反面的概率是不同的。假设我们设 ...
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2020-02-13 21:21:07
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=10175 几个月以来，我一直对序数回归与项目响应理论（IRT）之间的关系感兴趣。 在这篇文章中，我重点介绍Rasch分析。 最近，我花了点时间尝试理解不同的估算方法。三种最常见的估算方法是： 联合最大似然（JML） 条件逻辑回归，在文献中称为条件最 ...
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2020-01-20 19:21:58
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根据已知特征值X和标签结果Y,我们利用线性回归模型（为了简化，作者以一元线性回归为例说明）可以得出 yi^=wxi+b。 损失函数：loss=Σ(yi-yi^)2 ，为了得到更加准确的拟合模型，我们的目标就转化为使损失函数loss最小，即： argmin loss=argmin Σ(yi-yi^)2 ...
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2020-01-11 14:57:31
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机器学习基础 [toc] 1. 概率和统计 概率（probabilty）和统计（statistics）看似两个相近的概念，其实研究的问题刚好相反。 顾名思义： 概率研究的问题是，已知一个模型和参数，怎么去预测这个模型产生的结果的特性（例如均值，方差，协方差等等）。 统计研究的问题则相反。统计是，有一 ...
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2020-01-09 00:55:49
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时间序列ARIMA模型 1、数据的平稳性与差分法 让均值和方差不发生明显的变化（让数据变平稳），用差分法 2、ARIMA模型 差分自回归平均移动模型 求解回归的经典算法：最大似然估计、最小二乘法 在具体运用时，需要指定三个参数，即（p，d，q）； 其中：p表示自回归的阶数， d表示做几阶差分（一般做 ...
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2020-01-05 19:06:53
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原文 | https://mp.weixin.qq.com/s/bOchsmHTINKKlyabCQKMSg 相关阅读 最大似然估计(概率10) 寻找“最好”（3）函数和泛函的拉格朗日乘数法 伯努利分布 如果随机试验仅有两个可能的结果，那么这两个结果可以用0和1表示，此时随机变量X将是一个0/1的变 ...
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2019-12-28 20:40:55
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1.EM算法概念 EM 算法，全称 Expectation Maximization Algorithm。期望最大算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（Hidden Variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。 1.1 问题描述 我们假设学校男生和女生分别服从两种不同的正态分布， ...
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2019-12-09 17:00:50
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What 现有多个变量X1, X2, X3, ....会对结果数据Y产生影响，现在要求出这些变量Xn对于最终结果的影响权重。找到一个线(两个变量)，面(三个变量)来拟合这些权重的数值。通过训练数据得到这些参数，然后使用这些参数(模型)对新数据进行预测 例如，拟合一个平面： 其中 θ0表示预置的权重参 ...
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2019-12-03 23:17:29
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第二章 置信区间估计 估计量和估计值的写法？ 估计值希腊字母上边有一个hat 点估计中矩估计的原理？ 用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,这种估计法称为矩估计法。Eg：如果一阶矩则样本均值估计总体均值 公式化之后的表达： 其中的μ1的表达式： 矩估计和最大似然估计最终估计 ...
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2019-11-18 20:19:28
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似然：在确定的结果下取推测产生这个结果最可能的环境（参数），似然和概率在数值上是相等的，即P(x|θ) = L(θ|x)。 作用：参数估计，在已知事件的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，估计出可能性最大的那个参数。 求解过程：（1）写出似然函数 （2）对似然函数进行取对数 （3）对参数进行求导 ...
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2019-11-04 09:25:40
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