以前多次接触过极大似然估计，但一直都不太明白到底什么原理，最近在看贝叶斯分类，对极大似然估计有了新的认识，总结如下： 贝叶斯决策 首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式： 其中：p(w)：为先验概率，表示每
逻辑回归的极大似然推导：由于似然函数是样本的函数，需要知道其分布，并且假设相互独立。上述公式就推导出梯度下降更新的方向梯度更新的方法：逻辑回归编程实现（按步骤手工编程）假设我们有一个数据，共有100个样本，含两个x变量，x1、x2，一个目标变量y。数据如下：我们的目标是求出参数θ0、θ1、θ2。步骤1：定义sigmoid函数logistic转化成预测概率。步骤2：定义线性回归函数z的表达式步骤3：
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2024-03-19 20:41:46
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文章目录1 前言2 什么是逻辑回归3 逻辑回归的代价函数4 利用梯度下降法求参数5 结束语6 参考文献 1 前言逻辑回归是分类当中极为常用的手段，因此，掌握其内在原理是非常必要的。我会争取在本文中尽可能简明地展现逻辑回归(logistic regression)的整个推导过程。2 什么是逻辑回归逻辑回归在某些书中也被称为对数几率回归，明明被叫做回归，却用在了分类问题上，我个人认为这是因为逻辑回归
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2024-03-27 08:49:50
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在Coursera机器学习课程中，第一篇练习就是如何使用最小均方差(Least Square)来求解线性模型中的参数。本文从概率论的角度---最大化似然函数，来求解模型参数，得到线性模型。本文内容来源于：《A First Course of Machine Learning》中的第一章和第二章。 先来看一个线性模型的例子，奥林匹克百米赛跑的男子组历年数据如下： 所谓
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2024-07-15 13:23:09
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主要内容：一、逻辑回归的原理二、极大似然估计三、逻辑回归的极大似然估计四、Python中的逻辑回归预告：本文将会带领大家一步步理解逻辑回归的原理，并且会用几行代码快速实现一个逻辑回归模型训练和预测的例子。之后，我计划专门用一篇文章来演示如何评估逻辑回归模型的表现以及如何调优，这部分内容会更加偏重于实战，感兴趣的同学欢迎关注后续的更新！目前来看，逻辑回归这一经典算法的应用极为广泛。如果要按照应用广度
极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，其作用是通过采样的样本分布去估计整个数据中的某些参数。简单点说，现在已知一个数据的概率分布，这个概率分布中有一些参数是未知的，那么我们如何通过采样的几个样本来估计这些参数呢，这个时候就要使用极大似然估计。其实极大似然估计很多时候和我们的直觉是一样的，比如有一个系统会随机输出1-6的数
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2024-05-07 19:03:53
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极大似然估计 标签（空格分隔）： 数学 最大似然估计（maximun likelihood estimate）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哦罗纳德·费雪爵士在1912至1922年间开始使用的。 似然是对likelihood的一种较为贴 ...
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2021-07-29 20:13:00
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贝叶斯决策我们都知道经典的贝叶斯公式：p(w∣x)=p(x∣w)p(w)p(x)p(w|x)=\
原创
2022-12-04 07:45:00
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极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate）一、背景知识二、从概率模型理解极大似然估计三、极大似然估计的理论原理四、应用场景 一、背景知识1822年首先由德国数学家高斯（C. F. Gauss）在处理正态分布时首次提出；1921年，英国统计学家罗纳德·费希尔（R. A. Fisher）证明其相关性质，得到广泛应用，数学史将其归功于费希尔。研究问题本质背后的深刻原因在于，
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2023-10-24 00:13:19
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Table of Contents一、思想理解二、求解过程三、总结一、思想理解极大似然估计法（the Principle of Maximum Likelihood ）由高斯和费希尔（R.A.Figher）先后提出，是被使用最广泛的一种参数估计方法，该方法建立的依据是直观的最大似然原理。总结起来，最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。原理：极大似
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2023-10-09 00:15:42
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概念1 概率和统计：概率是已知模型和参数，推数据。统计是已知数据，推模型和参数； 2 极大似然估计(Maximum likelihood estimation，简称MLE)：俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值，换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”； 3 极大似然估计的前提假设：所
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2023-09-27 21:13:03
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”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对
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2023-08-11 15:47:21
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极大似然估计 极大似然估计依据的假设是如果一个事件的概率最大，那么它就最有可能发生。 极大似然估计的通俗理解就是已知样本的结果信息（标签y），反推最大概率导致这一结果的模型参数值（W和b） 似然函数 对于函数$P(x|\theta)$, 输入有两个：$x$表示某一个具体的数据，$\theta$表示模 ...
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2021-10-22 08:34:00
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在机器学习和深度学习里，极大似然估计是一个基础算法，这篇文章主要记录一下极大似然估计作用和原理 例 现在我们抛一枚特制的硬币，假设他正面朝上的概率是θ，显然这是一个二项分布，反面额概率就是1-θ，用公式表示如下 他的概率函数： 拆开写就是 似然函数： 假设投了5次硬币，结果是10011(3正2反)，
原创
2021-05-25 22:57:49
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一、极大似然估计概述 极大似然估计是频率学派的进行参数估计的法宝，基于以下两种假设前提： ①某一事件发生是因为该事件发生概率最大。 ②事件发生与模型参数θ有关，模型参数θ是一个定值。 极大似然估计是通过已知样本
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2023-11-16 15:53:24
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维基百科：在统计学中，最大似然估计（英语：Maximum Likelihood Estimation，简作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极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”
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2023-12-19 19:33:08
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目录一、原理二、程序代码三、运行结果附录：名词解释一、原理极大似然参数估计法需要构造一个以观测数据和未知参数为自变量的似然函数，使这个函数达到极大参数值，就是模型的参数估计值。通常噪声的概率密度函数作为似然函数，所以极大似然函数法需要已知噪声的分布。在最简单的情况下，可假定噪声具有正态分布。优点：具有良好的渐进性质缺点：计算量大考虑控制系统模型简化为CARMA模型：则递推极大似然参数估计算法公式为
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2023-11-06 23:04:49
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一、引入 极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)，英文简称MLE。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。它提供了一种给定观测数据来评估模型参数的方法。也就是模型已知，参数未定。 在我们正式讲解极大似然估计之前，我们先简单回顾以下两个概念：概率密度函数(Probability Density function),英文简称pdf似然
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2024-06-07 16:38:08
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1、公式推导逻辑回归中，最重要的公式推导就是将该问题转化为极大似然估计，然后求解，接着后面几个过程都实现了一些目的性的推导：极大似然估计函数：（1）这种连续相乘的表达式比较难求，可以两边取log，转化为相加的计算：（2）依据定义，极大似然估计求得是最大的参数，习惯上，都是求最小值，所以可以给式子乘以-1，转化为求最小值（称为交叉熵损失函数）：2、weka中对应代码及公式理论和现实往往是有差距的，w
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2024-05-08 11:14:54
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极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）和贝叶斯估计（Bayesian Estimation）是统计推断中两种最常用的参数估计方法，二者在机器学习中的应用也十分广泛。本文将对这两种估计方法做一个详解。考虑这样一个问题：总体
的概率密度函数为
，观测到一组样本
，需要估计参数
。下面我们将采
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2024-01-16 14:23:40
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