最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum aposteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法。 1、最大似然估计（MLE） 在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-07 21:57:53
阅读次数：
3439
title: 最大似然估计和EM算法 date: 2018 06 01 16:17:21 tags: [算法，机器学习] categories: 机器学习 mathjax: true 本文是对最大似然估计和EM算法做的一个总结。 一般来说，事件A发生的概率与某个未知参数$\theta?$有关，$\t ...
分类：
编程语言 时间：
2018-08-05 17:01:24
阅读次数：
225
最大似然估计是利用已知的样本的结果，在使用某个模型的基础上，反推最有可能导致这样结果的模型参数值，是一种“模型已定，参数未知”的方法。 F_{n} = F_{n-1} + F_{n-2} $f(x_1,x_2,\ldots,x_n) = x_1^2 + x_2^2 + \cdots + x_n^2$ ...
分类：
其他好文 时间：
2018-07-22 17:01:53
阅读次数：
102
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
1） 最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood Es ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-14 10:29:13
阅读次数：
158
1） 最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参数，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood E ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-27 13:34:53
阅读次数：
162
注：点估计是参数估计中的一种。点估计常用的方法有两种：矩估计和最大似然估计。之所以要做估计，最本质的问题是我们能获得的信息量（样本的数量）有限，因此只能在有限的信息中，用合理的方法、在可接受的精度或置信度下做近似计算，以便对总体有一个大概的认识，也就是将某种在有限样本下中获得的规律，泛化到更大的样本 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-07 13:51:28
阅读次数：
175
逻辑回归的本质是最大似然估计 逻辑回归的输出是 分别表示取1和取0的后验概率。将上面两式联系起来得到 取似然函数 再取对数 最大似然估计就是求使似然函数最大的参数θ。此时可以使用梯度上升法优化代价函数 取负号和求平均后得到J函数 此时就是求使J函数最小的参数θ。接下来用梯度下降法优化。 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-03-25 12:11:25
阅读次数：
686
参考：Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大似然估计是用于估计模型参数的，首先我们必须选定一个模型，然后比对有给定的数据集，然后构建一个联合概率函数，因为给定了数据集，所以该函数就是以模型参数为自变量的函数，通过求导我们就能得到使得该函数值（似然值）最大的模 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-03-24 00:38:19
阅读次数：
379
参考 从最大似然到 EM 算法浅解 最大似然估计学习总结 EM 算法及其推广学习笔记 之前已经总结了似然的概念，那么顺其自然的理解就是，求得似然最大值的参数即为想要的参数，也就是参数估计，使用的方法为最大似然估计。 先提出几个问题： 1.最大似然估计求参数的一般流程是怎样的？ 2.什么样的场景适合/ ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-22 11:59:05
阅读次数：
204
