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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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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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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详细介绍极大似然估计MLE和参数估计背景
原创
2022-11-22 10:42:21
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最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似，但是最大的不同时，最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。 首先，我们回顾上篇文章中的最大似然估计，假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为我们所使用的模型。那么最大似然估计可以表示为： 
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2023-09-25 10:55:07
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维基百科，自由的百科全书在统计学中，最大后验估计是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经典方法有密切关系，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。 假设我们需要根据观察数据 估计没有观察到的总体参数 ，让 作为 的采样分布，这样 就是总体参数为 时 的
最大后验估计（MAP）最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似，最大区别是，最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。首先，回顾上篇中的最大似然估计，假设x为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为所使用的模型。那么最大似然估计可以表示为：现在，假设θ的先验分布为g。通过贝叶斯理论，对于θ的后验分布如下式所示：（贝叶斯公式
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2024-01-10 16:24:01
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# 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
# 最大后验估计（MAP Estimation）在Python中的应用
最大后验估计（Maximum A Posteriori Estimation，简称MAP）是一种估计模型参数的统计方法。它结合了先验分布与观测数据，通过最大化后验分布来得到参数的最优值。在许多机器学习和统计分析中，MAP估计被广泛应用于模型训练中，尤其是在数据量较小的情况下。
## 什么是最大后验估计？
在贝叶斯统计中，
原创
2024-10-12 05:45:17
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0.相关概念数据：X参数：theta假设概率模型为：x~p(x|theta) 【xi服从于p(x|theta)，并且是独立同分布(iid)】明确先验、后验和似然的概念：似然(likelihood/evidence)：p(X|theta)【有看到别的地方的evidence指的是所有样本X的总和】先验(prior)：p(theta)：(随机变量)参数theta所服从的分布后验(posterior)：p
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2023-10-03 12:07:36
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先验概率先验概率 ( Prior probability)先验概率是在缺乏某个事实的情况下描述一个变量; 而后验概率是在考虑了一个事实之后的条件概率. 先验概率通常是经验丰富的专家的纯主观的估计. 比如在法国大选中女候选罗雅尔的支持率 p, 在进行民意调查之前, 可以先验概率来表达这个不确定性.后验概率后验概率 ( posterior probability) 后验概率可以根据通过Bayes定理,
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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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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# 最大后验估计回归的 Python 实现指南
最大后验估计（MAP）是一种统计估计方法，用于推断参数的值。在回归分析中，MAP 为每个参数提供了一种基于已知数据和先验知识的最佳估计。在这篇文章中，我将教你如何使用 Python 实现最大后验估计回归，包括详细的步骤和代码示例。
## 步骤概述
下面是实现最大后验估计回归的简易流程：
| 步骤 | 描述
最大后验估计法是一种在统计学中用于估计参数的方法。该方法在给定观测数据的情况下，利用先验知识对模型参数进行更新，从而得到更精确的估计。本篇博文将详细介绍在 Python 中实现最大后验估计法的过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法及预防措施，确保读者能系统性地理解和掌握实现这个方法的全过程。
在备份策略中，我使用思维导图来梳理整个备份流程，并设计了存储架构。备份的关键在于保
机器学习中有两个概念并不是非常容易理解。本篇博文就通过一个抛硬币的题目来解读这两个概念。题目详解本题的
原创
2022-08-23 14:58:14
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# Python极大释然估计科普文章
极大释然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用的统计方法，用以估计模型参数，使得在给定数据的条件下，观测到的数据出现的概率达到最大。在机器学习和数据科学中，MLE是许多算法的重要基础。本文将通过Python代码示例，帮助您深入理解MLE的概念及其实现，并附加类图和流程图，帮助你理清思路。
## 什么是极大释然
