展开

关键词

python实现最大与结果展示

最大source coding# -*- coding:utf-8 -*-# usrbinpython@Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com @Date

19110

和最大估计

全文字:2771字阅读时间:7分钟 前言以及最大在机器学习中是一个比较重要的知识点。本文从什么是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。 在理统计中,是一种关于统计模型中的参,既那自变量就是模型可能的参值,因变量就是参取具体值的性,通俗来说就是实验结果已知的情况下,参为某个具体值的概率。 ;我们可能并不要求满足归一性: ? ,一个乘上一个正的常之后仍,因为我们并不关心取值,而是当参变化时到底变小还是变大。我们由(1)可知, ? ,这里的 ? c 最 大 估 计其实最大估计是最初也是最自的应用。上文已经提到,取得最大值表示相应的参能够使得统计模型最为合理。 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),整理之后求最大值。

46710
  • 广告
    关闭

    11.11智惠云集

    2核4G云服务器首年70元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    最大最大原理小结:最大估计法的一般步骤:例子:

    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? 为θ的最大估计值 一般,p(x;θ),f(x;θ)关于θ可微,故θ可由下式求得? 又因L与lnL在同一θ处取到极值,因此最大估计θ也可从下述方程解得:?若总体分布中包含多参,即可令?解k个方程组求的θ的最大估计值小结:最大估计法的一般步骤: **写L ** ? 取对求导,得驻点,最大值点作结论例子:设总体X服从参为lamda的指分布,(x1,x2,...,xn)为样本观察值,求lamda的最大估计值 解:总体X的概率密度为:?? 求参p的最大估计量?

    13.3K31

    Logistic Regression 为什么用极大

    x;θ) 是对 p 的模拟,p 是个概率,这里用了 p=sigmoid , 所以 目标 为: ? 为什么用 sigmoid ?请看:Logistic regression 为什么用 sigmoid ? 损失是由极大得到,记:?则可统一写成:?写出:?取对:? 求解参可以用梯度上升:先求偏导:?再梯度更新:?常用的是梯度下降最小化负的。----2. 先来看常用的几种损失: 损失 举例 定义 0-1损失 用于分类,例如感知机 预测值和目标值不相等为1,否则为0 绝对值损失 平方损失 Linear Regression 使得所有点到回归直线的距离和最小 对损失 Logistic Regression 常用于模型输出为每一类概率的分类器 Hinge损失 SVM 用于最大间隔分类 指损失 AdaBoost 几种损失的曲线:?

    1.2K20

    最大期望算法EM,极大

    什么是EM算法1.1 1.3 极大的求解步骤1.4 EM算法2. 采用 EM 算法求解的模型有哪些?3.代码实现4. 参考文献1. 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 极大的求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,那么抽到这100个人的概率就是(概率连乘):? 当是求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。 求极大估计值的一般步骤:写出;对取对,并整理;求导,令导为0,得到方程;解方程,得到的参即为所求;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

    56820

    线性混合模型系列三:

    这部分主要是介绍如何写出,通过正态分布,线性回归为例子,并通过R语言编程实现。希望大家可以有所收获。 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,两边求自: ? 进一步简化: ? 3 3.1 使用R语言写出normal.lik1

    43820

    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 极大的求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,那么抽到这100个人的概率就是(概率连乘):L(θ)=L(x1,... 但,如果θ是包含多个参的向量那怎么处理呢?当是求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。 求极大估计值的一般步骤:写出;对取对,并整理;求导,令导为0,得到方程;解方程,得到的参即为所求;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 (z(i)∣x(i);θ)Q_i(z^{(i)})=p(z^{(i)}|x^{(i)};theta)Qi​(z(i))=p(z(i)∣x(i);θ) M步,求使Q获得极大时的参取值)将最大化以获得新的参

    31120

    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? 在固定的模型参?的概率值。如果?已经并且固定,表示这是一个计算模型(统计模型),表示不同的样本用于求解模型参?。极大估计按照前面?的介绍,可以看做?是已知的,? 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。那么由独立判定公式推断出所有样本的概率为:?。设?是使得?取得最大值的?值,那么?是? 的极大估计量。可以使用下面的公式表示?与?的关系:?,?实际计算时,计算连乘比较麻烦,我们可以引入对将其转换为一个求和的过程:?,因为?。?也称为对。如果? 连续可微,那么可以使用导为0求的凸点。即:?。将条件因子扩展为M个,即?,则(对变成):?此时每一个?的求导变成一个求偏导的过程:?,每一个?都要对?求导。

    63210

    机器学习储备(3):例子解析

    是个什么,它的意义是什么?它与概率相比,有什么不同吗?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,求解模型本身的一些属性。求解它需要假定误差分布满足高斯分布,后求出,因为既已经发生了,就直接求概率发生的最大值吧,既求最值,自就能求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),求事物的性质的参,如线性回归的中的权重参

    38570

    最小二乘法原理(中):求权重参

    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)后引出能求参(权重参),接下来用的方法直接求出权重参。 1 首先构建 L( | x) ,假设一共有 m 个房屋相关样本,那么进一步得到(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,为什么呢? 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,为什么不求出这种 ,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,借助后求的极大估计,直接把参求出来了,这是必?还是巧合?机器学习的参一般是不能通过直接求解得出的,所以很明显是个巧合啊!

    83570

    Python实现极大估计

    对于n次独立的投掷,很容易写出其:?现在想用极大估计的方法把p估计出来。就是使得上面这个取极大值的情况下的p的取值,就是要估计的参。首先用Python把投掷硬币模拟出来:? 通过此模拟,使用sympy库把写出来:? 要去估计它,看它经过Python的极大估计是不是0.5!)。 下面,我们使用Python求解这个取极大值时的p值:?结果没有什么悬念,53100的值很接近0.5!取对后,上面Python的算法最后实际上是求解下式为0的p值:? 本文针对简单的离散概率质量的分布使用Python进行了极大估计,同时该方法可以应用于连续分布的情形,只要通过其概率密度得出其即可。

    4.6K30

    机器学习学笔记|极大估计

    极大估计假设 D 是样本集合,A 是参集合,我们在 D 样本集固定的情况下,A 取何值时,P(A|D)能取到最大.? 我们现在的主要目的是求 1 式的最大值,其中 1 式通过贝叶斯公式能转换为 2 式的形式,其中 2 式的分母相同,我们只需要考虑分子即可--即 3 式,又因为 近相等.所以我们可以将 3 式中 去掉, 二项分布中的极大估计?高斯分布中的极大估计?参考资料课程传送门: http:www.julyedu.comvideoplay38

    12720

    有界自的商(CS LO)

    例如,归纳和巧合的据类型可以从有界自漏斗(BNFs),一类行为良好的类型构造器中模块化地建立。组成、fixpoints,以及在某些条件下,子类型是已知的保留BNF结构的。 有界自的商.pdf

    11910

    Python

    Python与其他语言的概念上是一致的,只是形式上有所不同。 Python调用 在使用时,我们只关心其位置(从何处import), 输入(需要什么参)、输出(返回什么结果)。 Python的参比较复杂,在下一篇博文里专门讲解。 是计算过程的一种学抽象,引用是为了提高代码的可重用性。面向对象的语言取代面向过程的语言就是因为其抽象程度更高,代码可重用性更高。 首先思考一个问题,Java的helloPython的有什么差别? 当我举这个例子并不是为了说明这个,从这个例子能看出。

    32970

    Python

    Python是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。1.1.Python定义? 1.4.可更改对象和不可更改对象的参传递不可变类型:类 c++的值传递,如 整、字符串、元组。如fun(a),传递的只是a的值,没有影响a对象本身。 可变类型:类 c++的引用传递,如 列表,字典。 1.5.调用时的参使用1)必备参必须与声明时一致的顺序来传递参。2)关键字参传参时可与声明的顺序不一样,因为Python解释器可以用参名来匹配参值。 虽lambda看起来只能写一行,却不等同于C或C++的内联,后者的目的是调用小时不占用栈内存从而增加运行效率。?

    29390

    python

    python本文目录1 调用2 定义3 形式参与实际参4 四种参4.1 位置参4.2 关键字参4.3 默认参4.4 不定长参5 不可变类型与可变类型的参传递6 返回值7 计算多个字之和调用 体内部的显示简单友好的问候是被称为文档字符串的注释,描述是做什么的;注释内容由三引号括起来,Python用它们来生成文档。体内部的代码行就是要做的工作,在本例中,只打印Hello! 对于使用位置参,如果调用该时参目不对,Python会给出错误。 调用该时,仍需要指定name的值,但是是否指定animal_type的值是可选的:在不指定时,使用默认值(, oh, I dont have a pet);在指定时,使用指定值。 在上面的例子中,如果在调用中只指定了animal_type一个实参,则Python会将其当成第一个参name处理。不定长参如果需要传入的参没有确定,则可以使用不定长参

    26420

    Python

    处于不同的人生阶段,但彼此聊得很 High ,每个人的成长历程中总有相的地方,遇到的困惑迷茫也大致相同。 我的微信个签是「努力固重要,但请记得选择比努力更重要」因为你做出选择的前提是你必须具备一定的认知,方向都错了,努力又有什么用呢,不过是南辕北辙,希望给大家带来一些思考。 Python01代码块与笔记传递1 参传递包含:可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象 在 Python 中,string tuple number 是不可更改的对象, ,从第一个元素开始,推算出后续元素,逻辑类于generator 要把fib变成 generator,只需把 print(b)改为yield b 即可: def fib(x): n, a, b = 推荐阅读: Python的介绍 给我一首歌的时间原创不易,感谢分享

    33970

    Python

    定义Python 中,定义一个要使用 def 语句,依次写出名、括号、括号中的参和冒号:,后,在缩进块中编写体,的返回值用 return 语句返回。 ,没按照顺序来补全参的时候就需要指定参名称了,不 Python 也无法识别你到底想要给哪个参传递。 和可变参,也可以先组装出一个dict,后,把该dict转换为关键字参传进去: 123>>> kw = {city: Beijing, job: Engineer}>>> person(Jack =, kw 在调用的时候,Python解释器自动按照参位置和参名把对应的参传进去。 使用 *args 和 **kw 是 Python 的习惯写法,当也可以用其他参名,但最好使用习惯用法。本文参考:廖雪峰 - Python

    73240

    python

    image.pnglist(map(fact,range(11)))根据长度排序 fruits = sorted(fruits, key=len) 编程与列表推导 list(map(fact, operator import add ➋ reduce(add, range(100)) ➌ 4950 sum(range(100)) ➍ 4950 filter,map,reduce,all,any查看的相关信息结果

    14710

    Python

    的定义在 python的定义格式如下def 名称(参列表): 体如上所示在 python 中定义一个需要使 def 语句,一次写出名称、括号、括号中的参列表和冒号,后使用缩进块编写体 在编写程序的过程中,往往在未想好如何实现一个时,需要先写出的名称(API)来使程序能够正常运行,后再进一步 完善的功能,此时我们可以使用 pass 语句来定义一个空名的命名规则要符合 Python 中的命名要求。一般用小写字母和单下划线、字等组成。 变化小的参可以设置为默认参。可变参python 中我们还可以定义可变参,即可以输入任意量的参。在的前面增加一个 * 即可将该参变为可变参。 两个变量彼此没有互相影响,虽都是 x。从这里看出,两个 x 各自在各自的领域内起到作用。如要在内部访问外部的全局变量可以使用关键字 global。我们将上面的代码进行如下修改#!

    36620

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券