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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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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# 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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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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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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# 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
[集成学习]task02:回归问题线性回归模型 求解线性回归模型的参数： 构建一个含有参数的 Loss Function，求解使得 Loss Function最小的参数的值。 一般的 Loss Function的形式有：求参数值的方法： （1）最小二乘估计 以估计值与真实值差的平方的和为 Loss Function，对 Loss Function求关于参数的导数，得到 Loss Function取
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2024-07-15 12:42:37
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1.后验概率是一个条件概率，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。2.极大后验假设 机器学习的任务：在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。 学习器在候选假设集合H中寻找给定数据D时可能性最大的假设h，h被称为极大后验假设（MAP）确定MAP的方法是用贝叶斯公式计算每个候选假设的后验概率，计算式如下: h_map=argmax P(h|D)=argmax (P(D|
著名的贝叶斯公式 1.1 这是贝叶斯公式一种最简单而笼统的表达式。这里，我们将A看做隐含变量(参数)，而将B看做观测变量(样本)。(隐含变量可以理解为，能通过某种方式决定观测变量分布的参数。例如当观测变量x服从高斯分布时，若其期望未知，并将其期望μ看做变量来进行估计，则可称μ为x的隐含变量)此时，p(A)称其为A参数的先验分布。p(B)称为变量B的概率分布。p(B
原创
2021-09-13 17:39:14
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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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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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# 基于最大后验估计的线性回归
线性回归是统计学和机器学习中最常用的回归分析方法之一。它的目标是找到一个最佳拟合线，使得预测值与实际观察值之间的误差最小化。最大后验估计（MAP）是一种结合先验知识与观测数据的方法，使得我们在进行线性回归时能够得到更加稳健的模型。
## 最大后验估计概述
最大后验估计通过结合贝叶斯定理，利用数据和先验信息，来估计模型参数。在进行线性回归时，我们通常会假设数据的
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2016-05-23 17:25:00
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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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最大似然法，最小二乘法，Logistic回归，最大后验概率
一、先验条件通俗来讲，最大似然估计，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。重要的假设是所有采样满足独立同分布。二、最大似然法假如我们有一组连续变量的采样值（x1,x2,…,xn），我们知道这组数据服从正态分布（最大似然法特点，我们已知模型，求解的是模型的具体参数）
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2023-06-27 11:15:46
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