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和最大估计

本文从什以及的定义引入最大,最后通过简单的抛硬币例子来更加具体的说明。 a 什 ? 那根据例二来说,就是 以及 这两个概率。那这两个概率呢?实质上我们并没有先验知识直接出这些概率。 前面说了其实就是对概率的反过程,那也就是 这个"条件概率",即 。 从这样一个想法出发,最大估计的做法是:首先选取(一般是概率密度或概率质量),整理之后最大值。 实际应用中一般会取的对作为最大值的,这样出的最大值和直接最大值得到的结果是相同的。的最大值不一定唯一,也不一定存在。

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Logistic Regression 为什用极大

为什用 sigmoid ?请看:Logistic regression 为什用 sigmoid ? 损失是由极大得到, 记: ? 则可统一写成: ? 写出: ? 取对: ? 解参可以用梯度上升: 先偏导: ? 再梯度更新: ? 常用的是梯度下降最小化负的。 ---- 2. : 在 Hinge的左侧都是凸,并且Gold Stantard损失为它们的下界 要最大时(即概率最大化),使用Log Loss最合适,一般会加上负号,变为最小 损失的凸性及有界很重要, LR 损失为什用极大? 因为我们想要让 每一个 样本的预测都要得到最大的概率, 即将所有的样本预测后的概率进行相乘都最大,也就是极大. 对极大取对以后相当于对损失, 由上面 梯度更新 的公式可以看出, 对损失的训练解参的速度是比较快的, 而且更新速度只和x,y有关,比较的稳定, 为什不用平方损失

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    最小二乘法原理(中):权重参

    在上一篇推送中我们讲述了机器学习入门算法最小二乘法的基本背景,线性模型假设,误差分布假设(必须满足高斯分布)后引出(权重参),接下来用的方法直接出权重参。 1 首先构建 L( | x) ,假设一共有 m 个房屋相关样本,那进一步得到(它是参 为自变量的,这个一定要注意了,将概率转化为,这个还是的强大之处了 上式的意思是 m 个样本的误差分布的概率乘积,这就是概率。 提到,那不得不提最大估计吧,为什呢? 因为既是关于误差分布的发生概率的乘积,既这些分布值都已经实实在在的出现了,为什出这种 ,它能使得事件尽可能地逼近样本值,这就是最大估计。 以上我们通过学的方法,借助的极大估计,直接把参出来了,这是必?还是巧合? 机器学习的参一般是不能通过直接解得出的,所以很明显是个巧合啊!

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    最大最大原理小结:最大估计法的一般步骤:例子:

    ,一只野兔从前方窜过,只听一声枪响,野兔应声倒下,若你推测一下,是谁击中了野兔,你会样想 2、有一时间A,我们知道它发生的概率p只可能是: 它是θ的,L(θ)称为样本的。 由极大估计法:x1,...,xn;挑选使概率L(x1,...,xn;θ)达到最大的参,作为θ的估计值即取 ? 使得 ? &\hatθ与x1,... 的最大值,这里L(θ)称为样本的,若 ? 则称 ? 为θ的最大估计值,称 ? 若总体分布中包含多参,即可令 ? 解k个方程组的θ的最大估计值 小结:最大估计法的一般步骤: **写L ** ? ,xn)为样本观察值,\lamda的最大估计值 解:总体X的概率密度为: ? ? 设总体X分布律为: ? p的最大估计量 ?

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    最大期望算法EM,极大

    是EM算法 1.1 1.3 极大解步骤 1.4 EM算法 2. 采用 EM 算法解的模型有哪些? 3.代码实现 4. 参考文献 1. 1.3 极大解步骤 假定我们要从10万个人当中抽取100个人来做身高统计,那抽到这100个人的概率就是(概率连乘): ? 对于一个的极值,通过我们在本科所学的微积分知识,最直接的设想是导,后让导为0,那解这个方程得到的θ就是了(当,前提是L(θ)连续可微)。但,如果θ是包含多个参的向量那处理呢? 极大估计值的一般步骤: 写出; 对取对,并整理; ,令导为0,得到方程; 解方程,得到的参即为所; 1.4 EM算法 两枚硬币A和B,假定随机抛掷后正面朝上概率分别为 现在我们的目标没变,还是估计PA和PB,需要做呢?

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    线性混合模型系列三:

    如何写出,如何使用R语言编程实现: 正态分布 线性回归 用R语言自带的计算极值 1. 正态分布 1.1 正态分布 ? ? 2. 正态分布推断 2.1 正态密度 ? 2.2 联合密度的 当n个观测值相互独立,他们的(等价于联合密度)为: ? 2.3 正态分布,两边: ? 进一步简化: ? 极大和最小二乘法的关系 对上面的偏导 ? 得到的结果和最小二乘法结果一致: ? 7. 使用最大解问题的步骤为 一、确定问题的随机变量类型是离散随机变量还是连续随机变量 二、得出问题的概率分布 三、概率转为 四、取对 五、关于某变量的偏导 六、解方程

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    到EM算法(附代码实现)

    1.1 理统计学中,是一种关于统计模型中的参,表示模型参中的性。“性”与“或性”或“概率”意思相近,都是指某种事件发生的可能性。 1.3 极大解步骤 假定我们要从10万个人当中抽取100个人来做身高统计,那抽到这100个人的概率就是(概率连乘): L(θ)=L(x1,... ,通过我们在本科所学的微积分知识,最直接的设想是导,后让导为0,那解这个方程得到的θ就是了(当,前提是L(θ)连续可微)。 但,如果θ是包含多个参的向量那处理呢?当L(θ)对所有参的偏导,也就是梯度了,从而n个未知的参,就有n个方程,方程组的解就是的极值点了,最终得到这n个参的值。 极大估计值的一般步骤: 写出; 对取对,并整理; ,令导为0,得到方程; 解方程,得到的参即为所; 1.4 EM算法 两枚硬币A和B,假定随机抛掷后正面朝上概率分别为

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    python实现最大与结果展示

    最大 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506

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    概率与统计——条件概率、全概率、贝叶斯、、极大估计

    个人理解是一种更加“公式化”的条件概率表达式,因为他书写的形式和条件概率相比并没有太大区别—— ? ,只是解读方式不同。这里的 ? 表示样本特征据, ? 表示模型参。 如果 ? 极大估计 按照前面 ? 的介绍,可以看做 ? 是已知的, ? 是未知的,极大估计就是在已知 ? 的情况下取 ? 。 在现实的生产生活中也常常会遇到这样的问题。 极大评估的公式及像这个公式。 设有一组样本 ? ,所有样本的联合概率密度 ? 称为相对于样本 ? 的。那由独立判定公式推断出所有样本的概率为: ? 。 设 ? 是使得 ? 也称为对。 如果 ? 连续可微,那可以使用导为0的凸点。即: ? 。 将条件因子扩展为M个,即 ? ,则(对变成): ? 此时每一个 ? 的导变成一个偏导的过程: ? ,每一个 ? 都要对 ? 导。 最大评估的案例 最大评估计算 最大评估(也称为极大评估)的用处是什?首先可以将每个字眼拆解开来看。

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    机器学习储备(3):例子解析

    是个什,它的意义是什?它与概率相比,有什不同吗? 1 是一种关于统计模型中的参,表示模型参中的性。 给定输出 x 时,关于参 θ 的 L(θ|x),在值上它等于给定参 θ 后变量 X 的概率: ? 这个是非常重要的! 这就是一个问题,解模型本身的一些属性。解它需要假定误差分布满足高斯分布,,因为既已经发生了,就直接概率发生的最大值吧,既最值,自就能出出现正面的概率参来了。 2 与概率 概率与的不同 概率用于在已知一些参的情况下,预测接下来的观测所得到的结果。 而性则是用于在已知某些观测所得到的结果时,对有关事物的性质的参进行估计:是在知道输出结果(比如,对应1万个样本结果),事物的性质的参,如线性回归的中的权重参

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    Vivado SDK 添加

    在viado SDK的程序开发中,会出现以下的问题,abs有警告,sqrt有错误。 ? 看看警告提示:这个错误表示这个还没有经过声明 ? 看看错误提示:这是个编程链接错误,意思是说在你的程序里引用了某个, 但是链接器找不到该定义. ? 解决? 添加m文件 因为abs()位于math.h里,点击? ? 后Apply ? 会有一段小时间要消耗啦。 ? ?

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    用Rank排名?一分钟教你四种方法

    在Excel中据排名?有很多小伙伴可能会想到排序,这也是一种方法。其实用Rank也可以Excel中据的排名。 方法二:插入Rank 1、选中单元格B2,在“开始”界面中点击“Σ”旁的倒三角图标,点击“其他”。 2、后在插入界面中输入“排名”,点击“转到”。后选择RANK点击“确定”。 3、在“”界面的Number中输入A2,在Ref中输入A1:A10,后点击“确定”就可以了。 三、插入RANK.AVG 1、选中单元格B2 ,后在“公式”界面中,点击“插入公式”。 2、后在弹出的“插入”界面中输入“排名”,点击“转到”。后选择RANK.AVG点击“确定”。 2、在“插入”界面的搜索中输入“排名”点击“转到”。后选择RANK.EQ点击“确定”。

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    连接据库,云据库操作

    我们首先要知道云据库之间有什联系,它们之间又是进行操作的呢?我们要知道,云是为了将据以及放在云端,通过方便我们其他的程序调动。 那我们在了解云的功能之后,他样才能连接到我们的据库呢?云连接据库其实我们,只需要进行一些简单的操作。 一.云连接据库 我们首先需要对据库进行权限设置,这就需要我们用到开发者工具在云开发当中,我们需要进入到每个服务器的控制台之后,我们据库进行更改,这一部是很重要的,因为在正式使用云之前呢 二.云据库操作 部署好云之后有什作用呢?我们在使用银行的时候,据库又是进行工作的? 在知道云连接据库之后使用这一项云,可以将小程序在登录的时候进行无缝衔接,之后进行据库的储存和API文档的保存。

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    这个经常用来计算年龄的有BUG!办?

    在DAX里,我们计算年龄经常会用YEARFRAC,但最近才注意到,原来这个计算年龄时会有BUG! ,其实原理很简单:就是把年月日做成一串值,差值再得到年。 比如2000年10月16日,转成值20001016,今天转成20200509,后相减,实际就是通过这种方式,使得月和日的比较形成对年份的差值影响。 如果后面的月日比生日的月日小,就会比直接年份之差要小1…… 这个算法跟我前期在讲《PQ中的年龄计算方法》的核心思路是相的,可以对比着学一下。 由这个例子同时也可以看出,即使是如此牛逼的开发团队,依可能写出有BUG的,自己写的算法或公式有点儿BUG,太正常不过了,所以,大胆地去尝试,去做,就对了!

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    【问答】MySQL DATE_FORMAT用?

    问: 在MySQL中如何使用DATE_FORMAT() ? 在我们平常使用MySQL时,有可能会对某些日期据进行格式化,使它变为我们想要的格式,此时我们就会使用 DATE_FORMAT(date,format) 。 ) 接收两个参: date :参是合法的日期 format : 规定的日期格式,由格式标识符组成的字符串,也就是你想格式化成什样,用指定的格式标识符指定你想要的格式,格式标识符见下表 格式标识符 由上表可知, %Y-%m-%d %H:%i:%s 这样的格式标识符组合能够满足我们的要。 ? 经查询上表,我们知道 '%Y-%m-%d %r' 这样的格式标识符组合可以满足我们的需 ? 好了,其余的说明符大家可以自己试试,我们下期见

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    input()输入使用

    在编程语言中有输出就有输入,下面我们就来看看input()输入,还是老规矩先看看输入的构造。 On *nix systems, readline is used if available. """ pass 从构造我们可以看到input传入的参是*arg, **kwargs,这两个参表示可以在内传入任何形式的变量或其他据类型 下面我们就来演示一下: c = 'python自学网' aa = input(c)print(aa) 返回结果: 1.png 先打印的是python自学网,后继续输入dd之后按回车键,又输出dd,是因为

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