# 信号检测五大准则 以简单的二元门限判决为例,门限值为a： if H(x)>a H(x)为1； if H(x)<=a H(x)为0；而为了确定这个门限值a,衍生出了一大堆准则.1. 最大后验概率准则 根据先验概率来确定门限。一般根据相应场景下的历史数据来确定先验概率。2. Bayes准则 除了先验概率之外，还以最小检测损失(最小风险)来确定门限。主要是建立损失
一、频率学派和贝叶斯派1. 频率学派他们认为世界是确定的。也就是说事件在多次重复实验中趋于一个稳定的值p，这个值就是该事件的概率。
参数估计方法-极大似然估计（MLE）
特点：这种方法往往在大数据量的情况下可以很好的还原模型的真实情况。2. 贝叶斯学派认为世界是不确定的，对世界先有一个预先的估计，然后通过获取的信息来不断调整之前的预估计。
参数估计方法-最大后验概率估计(MAP)
特点：在先验假设
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2024-01-17 16:33:28
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# 极大后验估计（MAP）在Python中的实现
极大后验估计（Maximum A Posteriori estimation，MAP）是一种统计方法，常用于参数估计。它结合了先验分布与似然函数，能够提供更具鲁棒性的估计。本文将带你逐步实现MAP估计，以下是我们将要进行的步骤：
## 实现步骤
我们可以将整个实施过程分解为以下几步：
| 步骤 | 内容
# Python 极大后验估计实现流程
## 引言
Python 极大后验估计是一种常用的统计推断方法，用于从数据中估计参数的概率分布。对于刚入行的小白来说，了解如何实现这一方法是非常重要的。本文将介绍 Python 极大后验估计的实现流程，并提供每一步所需的代码和相应的注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[确定先验概率分布
原创
2023-12-25 09:17:01
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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。
原创
2021-04-26 11:34:40
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2016-05-23 17:25:00
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最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）概率估计注：阅读本文需要贝叶斯定理与最大似然估计的部分基础 最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最（极）大似然估计（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所以最大后验估
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2023-11-27 09:47:34
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朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率分布以及条件概率分布，
原创
2022-01-14 16:51:51
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概率P(Bi)被称为先验概率，指的是在没有别的前提信息情况下的概率值，这个值一般需要借助我们的经验去估计。而条件概率P(Bi|A)被称作后验概率，它代表了在获得“结果事件A发生”这个信息之后原因Bi出现的概率，可以说后验概率是先验概率在获取了新信息之后的一种修正。先验概率(prior probability)：先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为＂由因求果＂问题中的＂
深度学习
参考链接1参考链接2一、介绍 极大似然估计和贝叶斯估计分别代表了频率派和贝叶斯派的观点。频率派认为，参数是客观存在的，只是未知而矣。因此，频率派最关心极大似然函数，只要参数求出来了，给定自变量X，Y也就固定了，极大似然估计如下所示: D表示训练数据集，是模型参数 相反的，贝叶斯派认为参数也是随机的，和一般随机变量没有本质区别，正是因为参数
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2024-03-20 20:14:34
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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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这部分是我个人在上学时觉得最没用，在工作后觉得最有用，但很少有人用的知识了。 一、随机变量的数字特征1）数学期望，数学期望反映了随机变量的取值中心；2）方差，方差反映了随机变量的分散程度；取值越小，越集中 二、概率分布函数与概率密度分布函数1）概率分布函数，因变量是概率；2）概率密度函数，不像概率分布函数那样具体，而是比较抽象，概率分布函数可以看作是概率密度函数的积分。 三、常
1. 频率学派和贝叶斯派频率学派 认为世界是确定的。他们直接为事件本身建模，也就是说事件在多次重复实验中趋于一个稳定的值p，那么这个值就是该事件的概率他们认为模型参数是个定值，希望通过类似解方程组的方式从数据中求得该未知数。这就是频率学派使用的参数估计方法-极大似然估计（MLE），这种方法往往在大数据量的情况下可以很好的还原模型的真实情况。贝叶斯派 他们认为模型参数源自某种潜在分布，希望从数据中推
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2024-09-04 20:00:14
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1， 频率派思想频率派思想认为概率乃事情发生的频率，概率是一固定常量，是固定不变的2， 最大似然估计假设有100个水果由苹果和梨混在一起，具体分配比例未知，于是你去随机抽取10次，抽到苹果标记为1， 抽到梨标记为0，每次标记之后将抽到的水果放回最终统计的结果如下：苹果 8次，梨2次据此，我可以推断出苹果的比例吗？最大似然估计看待这个问题的思路是：1、1、0、1、1、0、1、1、1、1每次抽样都是独
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2024-01-15 22:49:56
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详细介绍最大后验估计这一参数估计方法，并和极大似然估计方法对比
原创
2022-11-27 10:30:28
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说人话搞懂【极大似然估计】和【最大后验概率】的区别 什么是先验/后验概率 我们先给出一些符号定义，令表示模型参数，表示数据。 先验概率比较好理解，比如 就表示数据的先验概率（prior probability）。 但是在之前我经常搞不明白 和 哪个才是后验概率（posterior probabili
原创
2022-05-14 09:07:19
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什么是先验/后验概率 我们先给出一些符号定义，令$\theta$表示模型参数，$D$表示数据。 先验概率比较好理解，比如 $p(D)$就表示数据的先验概率（prior probability）。 但是在之前我经常搞不明白 \(p(D|\theta)\) 和$p(\theta|D)$ 哪个才是后验概率
原创
2022-05-14 09:07:25
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统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科． 统计学习也称为统计机器学习(statistical machine learning). 统计学习的主要特点是: (1）统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网 ...
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2021-11-02 10:13:00
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【机器学习基本理论】详解最大后验概率估计（MAP）的理解
最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很容易弄混它们。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。上篇讲解了MLE的相应知识。【机器学
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2018-08-13 13:14:20
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贝叶斯（BAYES）判别思想是根据先验概率求出后验概率，并依据后验概率分布作出统计推断。所谓先验概率,就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度；所谓后验概率，就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率。它是对先验概率修正后的结果。为什么是对一个新的实例进行分类的时候总是由其最大后验概率进行分类呢？后验概率最大化的含义：朴素贝叶斯法将实例分到后验概率最大的类中，这等价于期望
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2023-10-17 10:53:33
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