极大似然估计法是基于极大似然原理提出的，为了说明极大似然原理，我们先看个例子 例子： 1、某同学与一位猎人一起外出打猎。忽然，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，你会怎样想 2、有一时间A，我们知道它发生的概率p只可能是： p=0.1,0.3或0.6 若在一次观测中，事件A发生了，试让你推想一下p取何值 最大似然原理 概率大的事件在一次观测中更容易发生； 在一次观测中发生了的事件其概率应该大 (1)
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——贝叶斯参数估计方法。 这次介绍一下机器学习中常见的参数估计方法，这对推断模
在统计学中，最大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE），也称极大似然估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。最大似然估计在统计学和机器学习中具有重要的价值，常用于根据观测数据推断最可能的模型参数值。这篇文章将详细介绍最大似然估计。
以PLSA和LDA为代表的文本主题模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。这类主题模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型，然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了主题模型和相应的模型参数，我们可以有很多重要的应用，比如文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。 1、最大似然估计MLE 首先回顾一下贝叶斯公式 这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即
全概率公式为概率论中的重要公式，它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。
选自Medium 作者：Jonny Brooks-Bartlett 机器之心编译 概率论是机器学习与深度学习的基础知识，很多形式化的分析都是以概率的形式进行讨论。而这些讨论或多或少都离不开最大似然估计，因为它是参数估计的基础之一，也是构建模型的基石。在本文中，我们从最大似然估计到贝叶斯推理详细地讨论了机器学习的概率论基石，并希望能为读者的预习与复习提供优秀的参考资源。 什么是参数？ 在机器学习中，我们经常使用一个模型来描述生成观察数据的过程。例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称
在普遍的理解中，最大似然估计是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值！
本专栏之前的文章介绍了线性回归以及最小二乘法的数学推导过程。对于一组训练数据，使用线性回归建模，可以有不同的模型参数来描述数据，这时候可以用最小二乘法来选择最优参数来拟合训练数据，即使用误差的平方作为损失函数。机器学习求解参数的过程被称为参数估计，机器学习问题也变成求使损失函数最小的最优化问题。最小二乘法比较直观，很容易解释，但不具有普遍意义，对于更多其他机器学习问题，比如二分类和多分类问题，最小二乘法就难以派上用场了。本文将给大家介绍一个具有普遍意义的参数估计方法：最大似然估计。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 最大似然估计 上一篇（机器学习（2）之过拟合与欠拟合）中，我们详细的论述了模型容量以及由模型容量匹配问题所产生的过拟合和欠拟合问题。这一次，我们探讨哪些准则可以帮助我们从不同的模型中得到特定函数作为好的估计。其中，最常用的准则就是极大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE）。（1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出，但是这个方法通常被
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本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计，并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点。
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最大似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。
问题：线性回归中，当我们有m个样本的时候，我们用的是损失函数是 但是，到了逻辑回归中，损失函数一下子变成 那么，逻辑回归的损失函数为什么是这个呢？ 本文目录 1. 前置数学知识：最大似然估计 1.1
在机器学习和统计学领域中，似然函数（Likelihood Function）是一个至关重要的概念。它不仅是参数估计的基础，而且在模型选择、模型评估以及众多先进的算法和技术中都有着广泛的应用。本文旨在全面但深入地探讨似然函数，从其基本定义和性质到在不同机器学习问题中的具体应用。
最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），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性变量。
EM算法不是模型，更确切的说是一种解决问题的思路。这个思路在机器学习中的场景是什么呢？
本文介绍了广义线性模型，其中线性回归、logistic回归，softmax回归同属于广义线性模型。从指数分布家族推导出高斯分布、伯努利分布对应的指数分布家族形式，以最大化期望为目标推导出线性回归、logistic回归，softmax回归的目标函数，进一步强调模型的概率解释性。
来源：Deephub Imba 本文约1500字，建议阅读9分钟 本文解释了 MLE 的工作原理和方式，以及它与 MAP 等类似方法的不同之处。 什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ，并将其用作
是一个非常复杂的分布，那么使用这种方式难以获得一个比较理想的模型。这种强制性的约束会带来各种限制，而我们则是希望
如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量，就要用EM算法做参数估计。个人认为，理解EM算法背后的idea，远比看懂它的数学推导重要。idea会让你有一个直观的感受，从而明白算法的合理性，数学推导只是将这种合理性用更加严谨的语言表达出来而已。打个比方，一个梨很甜，用数学的语言可以表述为糖分含量90%，但只有亲自咬一口，你才能真正感觉到这个梨有多甜，也才能真正理解数学上的90%的糖分究竟是怎么样的。如果EM是个梨，本文的目的就是带领大家咬一口。 01 一个非常简单的例子 假设现在有两枚硬币1和2，,随机
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess。今天，我们将分别介绍这两种方法。
最大似然估计是建立在最大似然原理的基础之上。最大似然原理的直观理解是：设一个随机试验有若干个可能的结果 A1,A2,...,An A_1,A_2,...,A_n，在一次试验中，结果 Ak A_k出现，则一般认为实验对 Ak A_k的出现最有利，即 Ak A_k出现的概率较大。这里用到了”概率最大的事件最可能出现”的直观想法，然后对 Ak A_k出现的概率公式求极大值，这样便可解未知参数。下面用一个例子说明最大似然估计的思想方法。
EM（Expectation Maximization: 期望最大化）这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很复杂。简单在于它的思想，简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能，复杂在于它的数学推理涉及到比较繁杂的概率公式等。如果只讲简单的，就丢失了EM算法的精髓，如果只讲数学推理，又过于枯燥和生涩，但另一方面，想把两者结合起来也不是件容易的事。 一、最大似然 扯了太多，得入正题了。假设我们遇到的是下面这样的问题： 假设我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。你怎
以最大似然估计的方式来获得生成图像模型的方法，这种方法是可行的，但有比较大的约束，即模型不能太复杂，比如服从正态分布，那么通过最大似然估计的方式就可以计算出，但如果是一个非常复杂的分布，那么使用这种方式难以获得一个理想的模型，这种强制性的约束就会造成各种限制，而我们希望的是可以为任意分布，这就需要引出GAN了。
线性回归的函数如下： 逻辑回归则是通过对线性回归做次转换，来达到目的。其公式如下： 1、转换函数 为什么需要转换函数？ 转换函数的主要作用是提供一种非线性的建模能力。如果没有转换函数，那么Log
机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很复杂。简单在于它的思想，简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能，复杂在于它的数学推理
统计学中，MAP为最大后验概率（Maximum a posteriori）的缩写。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）的最大似然估计。
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wim+R输入cmd，然后cd到python的pip路径，即安装：pip install scipy即可
EM算法的英文全称是Expectation-maximization algorithm，即最大期望算法，或者是期望最大化算法。EM算法号称是十大机器学习算法之一，听这个名头就知道它非同凡响。我看过许多博客和资料，但是少有资料能够将这个算法的来龙去脉以及推导的细节全部都讲清楚，所以我今天博览各家所长，试着尽可能地将它讲得清楚明白。
你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess
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1 问题 模型选择问题：对于一个学习问题，可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点，可以使用线性回归 ，也可以用多项式回归 。那么使用哪种模型好呢（能够在偏差和方差之间达到平衡最优）？
1. 引言 贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到，读文章的时候还感觉挺明白，但独立思考时经常会傻傻分不清楚(?)，因此希望通过本文对其
假设有3个数据点，产生这3个数据点的过程可以通过高斯分布表达。这三个点分别是9、9.5、11。我们如何计算高斯分布的参数μ 、σ的最大似然估计？
基本关于计算广告的每个模块都开始进行了一些记录，今天这个是关于计算广告算法的第一篇，也是从最基础的回归开始，逐渐加深，渗入到广告算法的各个模块中去，形成只关于广告的算法集合。也欢迎大家一起关注交流！
机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。
例子是说测量校园里面同学的身高分布，分为男生和女生，分别抽取100个人...具体的不细讲了，参考文档中讲得很详细。假设他们的身高是服从高斯分布的。但是这个分布的均值u和方差2我们不知道，这两个参数就是我们要估计的。记作θ=[u, ]T。
TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。
本文介绍了softmax交叉熵与最大似然估计的关系，指出它们实际上是等价的。softmax交叉熵的目标函数是最大化已出现样本的概率，与最大似然估计相同。因此，softmax交叉熵和最大似然估计在本质上是一致的，它们可以相互替代。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 刘畅 近日，圣母大学(University of Notre Dame)公开了一门统计学课程资源，包括：课程笔记和授课视频，课后作业（以及解决方案）以及课程信息和参考以及课程大纲。 这份资源非常丰富，但从营长以往推荐的文章和资源看，大家可真不待见“统计”这个词，从字面上看，它太无聊了，但它对很多机器学习的应用领域又是必不可少的，所以营长这次还是推荐给大家。 1.统计计算和概率统计简介 课程介绍：该部分包括课程，书籍和参考资料，目标，组织的介绍；概
本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来说，运用感性直觉的思考来帮大家梳理Word2vec相关概念。
在统计学中有两个学派，一个是频率学派，另一个是贝叶斯学派。频率学派认为参数θ是一个固定的值，而不是随机变量，只不过是不知道它的值而已；而贝叶斯学派则认为任何参数θ都是一个随机变量，也有自己的概率分布。所以这两个学派分别形成了最大似然估计（maximum likelihood estimate，MLE）和最大后验估计（maximum a posteriori estimate，MAP）。 贝叶斯统计的一些概念 先验分布（prior probability distribution）：它是总体分布参数θ的一个概
最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法)，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。
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