文章目录 百度百科版本 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。 查看详情 维基百科版本 在贝叶斯统计，一个最大后验概率（MAP）估计是未知数，即等于的估计模式的的后验分布。...MAP可用于基于经验数据获得未观测量的点估计。它与最大似然（ML）估计方法密切相关，但采用了包含先验分布的增强优化目标（量化通过相关事件的先前知识获得的额外信息）超过想要估计的数量。...因此，MAP估计可以被视为ML估计的正则化。 查看详情
本文介绍极大似然估计（MLE，Maximum Likelihood Estimation）和最大后验概率估计（MAP，Maximum A Posteriori Estimation）。...根据获取的信息（likelihood/evidence）去不断调整先验分布，从而得到后验概率分布. 重要前提：训练样本的分布能代表样本的真实分布。...最大后验概率估计MAP MAP的思想类似，但是加入了参数的先验分布的假设。估计的过程就是根据样本的信息对参数的先验概率分布进行调整的过程，进而得到参数相对于样本的后验概率分布。...为了满足事件发生即合理，即参数的后验概率应尽可能大，从而保证这些事件出现的情况更加合理，因此通过最大化后验概率来确定最终的参数的概率分布。...theta)=\operatorname{argmax}\left(\prod_{x_1}^{x_n} p(x_i \mid \theta)\right) p(\theta) 为了便于计算，对两边取对数，后验概率最大化就变成了
MLE MAP 最大后验概率 wiki 机器学习基础篇——最大后验概率 MLE: 首先看机器学习基础篇——最大后验概率关于离散分布的举例(就是樱桃/柠檬饼干问题) 可见，MLE是在各种概率中，找出使发生事实概率最大的那个概率...比如那篇博文的例子，你要找到哪个袋子会使得拿到两个柠檬饼干的概率最大。根据如下公式，你要找到一个p，使得p^2最大。 ?...MAP: 还是接着那个饼干的例子，如果取每个包裹的概率不是平均的，而是有遵循某种概率分布的？这就是MAP了。 ? 我们要找到一个包裹，使得上面的公式值最大。...则MAP值为0, 0.0125 , 0.125, 0.28125, 0.1 通过MAP估计可得结果是从第四个袋子中取得的最高。 上述都是离散的变量，那么连续的变量呢？...我们的目标是，让上面的公式值最大。由于上式分母与θ无关，就只要让分子的值最大即可。： ?
(MAP，最大后验估计) 问题引入 已知一组数据集 $D={x_1,x_2,…,x_n}$ 是独立地从概率分布 $P(x)$ 上采样生成的，且 $P(x)$ 具有确定的形式（如高斯分布，二项分布等）但参数...theta$ 的概率分布为 $P(\theta)$（先验分布，往往并不准确），然后根据观察到的新信息（数据集 $D$ ）对其进行修正，此时 $\theta$ 的概率分布为 $p(\theta|D)$（后验分布...最大后验估计 Maximum A Posteriori, MAP是贝叶斯学派常用的估计方法。...原则上，贝叶斯学派对 $\theta$ 的估计应该就是 $\theta$ 的后验分布 $p(\theta|D)$ ，但是大多数时候后验分布的计算较为棘手，因此此时出现一种折衷解法：找到使后验概率最大的值...所谓MAP就是在MLP的基础上加了一项先验分布。
题目 详解 本题的详解可参考我在B站发布的视频 Link：极大似然估计/最大后验估计—通过抛硬币例子理解 视频地址：https://player.bilibili.com/player.html?...aid=383196925 极大似然估计/最大后验估计—通过抛硬币例子理解 下面附一张第2问的手稿：
前言 不知看过多少次极大似然估计与最大后验概率估计的区别，但还是傻傻分不清楚。或是当时道行太浅，或是当时积累不够。...这次重游机器学习之路，看到李航老师《统计学习方法》中第一章关于经验风险最小化与结构风险最小化时谈到了极大似然与最大后验的话题，第一反应是竟然在第一章就谈到了极大似然与最大后验，相信大部分初学者看到这两个词时还是怕怕的...这就是贝叶斯派视角下用来估计参数的常用方法-最大后验概率估计（MAP），这种方法在先验假设比较靠谱的情况下效果显著，随着数据量的增加，先验假设对于模型参数的主导作用会逐渐削弱，相反真实的数据样例会大大占据有利地位...② 最大后验概率估计（MAP） -她是贝叶斯派模型参数估计的常用方法。...② 结构风险最小化 -MAP她是结构风险最小化的例子。当模型是条件概率分布、损失函数是对数损失函数、模型复杂度由模型的先验概率表示时，结构风险最小化就等价于最大后验概率估计。
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(?)...频率学派的代表是最大似然估计；贝叶斯学派的代表是最大后验概率估计。...最大后验概率估计(MAP) 最大后验概率估计，英文为Maximum A Posteriori Estimation，简写为MAP。...最大后验概率估计可以看作是正则化的最大似然估计，当然机器学习或深度学习中的正则项通常是加法，而在最大后验概率估计中采用的是乘法，P(θ)P(\theta)P(θ)是正则项。...最大似然估计、最大后验概率估计中都是假设θ\thetaθ未知，但是确定的值，都将使函数取得最大值的θ\thetaθ作为估计值，区别在于最大化的函数不同，最大后验概率估计使用了θ\thetaθ的先验概率。
MLE&MAP 1 概率 常说的概率是指给定参数与模型后，预测即将发生的事件的可能性。 2 似然概率、似然函数 统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。...4 最大后验概率估计（MAP） 极大似然估计，估计参数是为了使似然函数P(X|θ)最大(这里X 你可以看作只有一个数的变量，也可以看作数的集合，抽象的看待它)，而最大后验概率是为了使得P(X|θ)P(θ...事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小，是后验概率。...（起到了一定的惩罚作用，这里有正则化的味道，仅仅个人理解），根据贝叶斯公式最大后验概率最大化的是： ?...说到这里，当然两者都是估计参数值的方法，我个人觉得还是最大后验概率更能说服我，根据已经观测的数据，求解出是哪个球员参数的可能性最大。
文章目录 百度百科版本 后验概率是信息理论的基本概念之一。 在一个通信系统中，在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 后验概率的计算要以先验概率为基础。...后验概率可以根据通过贝叶斯公式，用先验概率和似然函数计算出来。 查看详情 维基百科版本 在贝叶斯统计，所述后验概率一个的随机事件或不确定的命题是条件概率是分配相关后证据或背景考虑。...类似地，后验概率分布是未知量的概率分布，作为随机变量处理，条件是从实验或调查中获得的证据。在这种情况下，“后验”是指在考虑与被审查的具体案件有关的相关证据之后。...例如，如果一个人在一个随机点上挖掘，就会发现（“非后验”）概率，如果他们在金属探测器响起的地方挖掘，则会发现埋藏宝藏的后验概率。 查看详情
最大后验估计 但实际上，我们可以抛开归一化常数 P(D) 以更巧妙的方式讨论 p(h|D)。...也就是说归一化常数不改变分布的相对大小，我们可以在不做积分的情况下找到模式： 这就是人们所熟知的最大后验估计（MAP）。有很多种方法可以算出变量 h 的确切值，例如：使用共轭梯度下降法。...贝叶斯参数估计 有了最大后验估计，可以通过先验分布来引入我们的直觉，并且忽略归一化积分，从而得到后验分布模式下的关于 h 的点估计。 但是如果我们试着用近似方法求积分呢？...这并非使用与后验概率 p(h|D) 模式相应的参数 h 的单一值来计算 P(x|h)，而是一个更加「严格」的方法，它让我们考虑到所有可能的 h 的后验值。这种方法被称为贝叶斯参数估计。...当然，实际上要做到这一点，需要计算困难的积分，我们将不得不用类似于「马尔可夫链蒙特卡洛算法」或者变分推断等方法取近似。
选自Medium 作者：Akihiro Matsukawa 机器之心编译 参与：Geek.ai、刘晓坤 本文以简单的案例，解释了最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计的联系和区别。...最大后验估计 但实际上，我们可以抛开归一化常数 P(D) 以更巧妙的方式讨论 p(h|D)。也就是说归一化常数不改变分布的相对大小，我们可以在不做积分的情况下找到模式： ?...这就是人们所熟知的最大后验估计（MAP）。有很多种方法可以算出变量 h 的确切值，例如：使用共轭梯度下降法。...贝叶斯参数估计 有了最大后验估计，可以通过先验分布来引入我们的直觉，并且忽略归一化积分，从而得到后验分布模式下的关于 h 的点估计。 但是如果我们试着用近似方法求积分呢？...当然，实际上要做到这一点，需要计算困难的积分，我们将不得不用类似于「马尔可夫链蒙特卡洛算法」或者变分推断等方法取近似。
本文比较了viterbi算法求解最可能路径以及后验解码这两种不同的解码方法。...效果如下：（其中Rolls一行是符号序列，也就是骰子投出的结果；Die一行是真实的骰子状态；Viterbi一行是viterbi算法求解出的最可能路径；PostDec一行是后验解码得出的路径） ?...Result* rres; // 一串随机符号序列 State* vst; // viterbi算法猜出来的状态序列 State* pst; // 后验解码得到的状态序列 struct Unit...n; i++) printf("%f ", bscore[l][i]); printf("\n"); } */ return exp(logpx); } // 计算后验概率...\n", stderr); exit(1); } } // 计算后验概率 for (i = 0; i < n; i++) { for (k = 0; k < nstate
但是在之前我经常搞不明白 和 哪个才是后验概率（posterior probability）。其实二者都可以看做是后验概率，只不过少了定语。...具体来说 是数据 的后验概率，即已经告诉你模型参数 了，要你求数据的概率，所以是后验概率。同理 是告诉你数据后，让你求 的后验概率。...一般来说 是不知道的或者说很难求解，但是我们可以知道后验概率和 （似然概率乘以先验概率）呈正相关关系，所以 即使不知道也不影响对后验概率的求解。...极大似然估计 与 最大后验概率估计 极大似然估计 （Maximum Likelihood Estimate, MLE）和最大后验概率估计（Maximum A Posteriori (MAP) estimation...那么如何用MAP来优化模型参数呢？
这意味着增加样本数 N 会使后验分布 p(θ|X) 越来越接近分布 这是公式3，其中 Z 是归一化常数。p*(θ; N) 是一个有趣的分布：它的最大值是散度 D-KL [q || p(....然后考虑 q 的三种不同选择，并分析后验 p(θ|X) 随着 N 增加的变化。 我们还要研究 q 的最大后验 (MAP) 估计 q-MAP-N = p(....，因为这有助于我们了解通过查看后验分布的最大值⁵ 来识别真实分布 q 的精确度。...高斯分布 第一种情况，q 属于参数族并且满足所有假设，这是我们希望的最佳情况： 从q中抽取了10000个样本，发现后验分布p(θ|X=(x1，…，xN))和MAP估计q-MAP-N -，通过在N =...后验分布收敛于真参数。垂直的彩色线分别表示N=2、10、100和1000。右:当N=2、10、100和1000(彩色曲线)时q的MAP估计值。黑色虚线曲线表示真实分布q。
本文介绍了如何利用后验概率进行解码，可称为后验解码。 前文《序列比对（12）计算后验概率》介绍了如何计算某一位置可能状态的后验概率。那么可以据此找到某一位置最有可能的状态。即 ?...如果是依据公式(1)，先计算出后验概率，然后找到其中最大后验概率对应的状态；如果是依据公式(3)，无需计算后验概率，比较简单。...double** bscore; // 后向算法的得分矩阵 double* scale; // 缩放因子向量 double logScaleSum; int random(double* prob...n; i++) printf("%f ", bscore[l][i]); printf("\n"); } */ return exp(logpx); } // 计算后验概率...\n", stderr); exit(1); } } // 计算后验概率 for (i = 0; i < n; i++) { for (k = 0; k < nstate
现在想来，那时候不懂先验和后验的区别和重要性。 先验概率是通过统计得来的，比如生男生女的概率可以认为是1/2。 而后验概率则是观察到某一事件发生后，得到的在已知条件下的概率。
我们今天继续来聊聊概率，今天来聊聊两个非常容易混淆的概念——极大似然估计和最大后验概率。 本来这两个概念都不是非常直观，加上这两个概念看起来又非常相似。...贝叶斯派视角下预估参数的常用方法是最大后验概率估计（MAP）。 我估计看到这里，大家应该还是很蒙，完全不知道这俩到底是什么东西，又有什么区别。...没有关系，我们继续往下，我们先来分别看看极大似然估计和最大后验概率是如何计算的。 极大似然估计 我们在之前的文章当中讲过似然的概念，它也表示几率，不过表示的是事件背后参数的几率。...plt.show() 这种对似然函数求导取最值的方法，就叫做极大似然估计，写成： \theta_{MLE} = \mathop{\arg\max}\limits_{\theta} P(X|\theta) 最大后验概率
本文介绍如何计算状态的后验概率。 前文《序列比对（11）计算符号序列的全概率》介绍了如何使用前向算法和后向算法计算符号序列的全概率。...很明显，此概率为一后验概率。 要计算上述后验概率，可以经过以下推导： ? 其中： ? ? ? 根据公式(1),(4),(5),(6)，可以重新计算后验概率： ? 据公式(7)，后验概率计算就简单多了。...double** bscore; // 后向算法的得分矩阵 double* scale; // 缩放因子向量 double logScaleSum; int random(double* prob...n; i++) printf("%f ", bscore[l][i]); printf("\n"); } */ return exp(logpx); } // 计算后验概率...\n", stderr); exit(1); } } // 计算后验概率 for (i = 0; i < n; i++) { for (k = 0; k < nstate
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