极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）在概率论与数理统计中极为重要的参数估计方法，它是基于贝叶斯理论的，而贝叶斯定理详细解释参看。Part1.贝叶斯理论（Bayesian Theorem）： &nb
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2024-07-15 19:32:00
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最普遍的情况是概率密度函数并不是已知的，在很多的问题中，潜在的概率密度函数必须从可用的数据中估计。例如有时可能知道概率密度函数的类型（高斯、瑞利等），但不知道具体的参数如方差或均值；相反，有时知道一些参数，但不知道概率密度的类型。有各种各样的方法解决这个问题，根据不同的已知信息采取不同的解决办法。这里介绍最大似然参数估计。 &nb
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2024-01-13 07:05:52
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文章目录参考资料1. 最大似然估计1.1 原理1.2 示例2. EM算法2.1 原理2.2 示例 参考资料统计计算中的优化问题1. 最大似然估计1.1 原理统计中许多问题的计算最终都归结为一个最优化问题， 典型代表是最大似然估计(MLE)、各种拟似然估计方法、 非线性回归、惩罚函数方法（如svm、lasso）等。最大似然估计经常需要用最优化算法计算， 最大似然估计问题有自身的特点， 可以直接用一
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2024-08-09 12:59:39
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1.常见的聚类算法1):划分法：k-means2):基于密度的方法：2.EM 算法EM算法是在概率模型中寻找参数的最大似然估计或者最大后验概率的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。EM算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。算法步骤：E步：计算期望，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计M步：最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值 3.最大似然函
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2024-07-24 14:11:43
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例子1：抽球举个通俗的例子：假设一个袋子装有白球与红球，比例未知，现在抽取10次（每次抽完都放回，保证事件独立性），假设抽到了7次白球和3次红球，在此数据样本条件下，可以采用最大似然估计法求解袋子中白球的比例（最大似然估计是一种“模型已定，参数未知”的方法）。当然，这种数据情况下很明显，白球的比例是70%，但如何通过理论的方法得到这个答案呢？一些复杂的条件下，是很难通过直观的方式获
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2023-11-09 00:22:09
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任务描述本关任务：理解最大似然法的基本原理并解决实际问题。相关知识为了完成本关任务，你需要：理解极大似然原理；理解并掌握极大似然法的数学模型。极大似然原理最大似然法是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法。极大似然原理可以这么描述：一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C...，若在一次试验中，结果 A 出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，即出现的概率 P(A) 较大。举个简单的例子：
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2024-01-17 05:31:32
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最近（2020/6/14）模式识别课程 老师让用最大似然分类法对一个遥感影像进行分类，上有很多大佬都写过类似的文章，本人阅读之后，犹如醍醐灌顶，对这些大佬们的钦佩之情犹如绵绵江水滔滔不绝。此篇博客就简单记录一下 这段时间对MLC 的学习，希望可以帮助到大家。一、预备知识关于MLC，百度百科 中，最大似然分类（MaximumLikelihood Classification ）被定义为 在两类或多类
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2024-05-11 23:41:06
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之前搜了一下最大似然分类，没有发现比较简单通俗的介绍，所以想写一篇容易看懂的来帮助大家理解。在介绍最大似然分类之前，首先要明白什么是监督分类。所谓监督分类，就是通过部分训练样本的训练下，得到一个分类器（这里可以先理解为一个函数），这个分类器能够根据你输入的自变量值，得到一个因变量值，在分类问题中，这个因变量值是离散的。所以监督分类问题，解决的就是你输入一个x，它给你一个最可能的类别。原理：基于贝叶
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2024-01-17 05:32:35
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最大似然监督分类（Maximum Likelihood Supervised Classification）是一种广泛应用于统计学习和模式识别的分类方法。它通过构建样本数据的概率模型，以最大化给定数据出现的可能性，从而实现对未知类别的样本进行分类。在许多实际业务场景中，如金融风险管理、医疗诊断和市场营销，准确的分类结果直接关系到决策的有效性和效率。
业务影响方面，可以描述为：假设我们拥有一个关于
最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。 最大似然估计是一种统计方法，它用
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2024-04-21 14:55:49
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1、最大似然估计MLE(maximum likelihood estimation) 最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”。首先回顾一下贝叶斯公式这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即最大似然估计就是要用似然函数取到最大值时的参数值作为估计值，似然函数可以写做 由于有连乘运算，通常对似然函数取对数计算简便
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2024-02-01 08:07:43
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参考博客《似然函数Likelihood function》感谢作者分享。我的归纳：概率与似然性概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物性质的参数进行估计。似然函数是一种关于统计模型中参数的函数。例如，已知有事件A发生，运用似然函数，我们估计参数B的可能性。表明在已知观测结果情况下，似然函数的值越高，该参数值可使模型越合理
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2024-01-17 06:02:42
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最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum aposteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法。1、最大似然估计（MLE） 在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。 也就
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2024-02-26 13:22:35
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评估器(estimators)从何而来？相较于猜测某个函数可能产生一个好的估计器，然后再分析其偏差和方差，我们更愿意拥有一些原则，可以用来推导针对不同模型的好的估计器的特定函数。最常用的这种原则就是最大似然原则(maximum likelihood principle)。 一种对最大似然估计的解释是将其看做是对模型的分布和训练集所定义的实验分布的差异的最小化。差异的程度使用Kl散度来衡量。 最小化
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2024-01-17 11:29:11
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似然“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译．“似然”用现代的中文来说即“可能性”。 似然函数设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连
原创
2023-11-07 14:03:54
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引言最大似然分类（也叫贝叶斯分类）是一种常见的监督分类的方法，其实现方法比较简单，因此通常会作为相关课程的编程小作业。这篇帖子就是以我自己做过的一个小作业为例进行说明。原理最大似然分类是一种监督分类，监督分类的概念想必大家都清楚，我们需要将数据分为训练集和测试集。 至于最大似然的原理，网上有很多帖子都介绍了，我自己讲估计也讲不清楚，就只说一下编程实现的方法吧。1. 通过训练集数据计算每一个类别的最
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2024-04-26 15:44:52
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最大似然估计学习总结------MadTurtle6. 总结 最大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个
本文主要讲了一下我对最大似然、最小二乘法、最大后验、以及误差度量的准确率和召回率的浅略个人见解。 文章目录最大似然和最小二乘法最大似然估计：最大似然估计的一般求解步骤编辑最小二乘法：总结：参考文档:最大似然和最大后验参考文档:准确率和召回率 最大似然和最小二乘法最大似然估计：百度解释：最大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)一种重要而普遍的求估计量的方法
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2024-09-25 14:21:37
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1. 基本介绍异常是相对于其他观测数据而言有明显偏离的，以至于怀疑它与正常点不属于同一个数据分布。 异常检测是一种用于识别不符合预期行为的异常模式的技术，又称之为异常值检测。识别如信用卡欺诈，工业生产异常，网络流里的异常（网络侵入）等问题，针对的是少数的事件。 异常检测需要满足两个基本的假设：异常在整个数据集中发生频率是很小的异常数据的特征显著区别于正常数据对于异常点，目前有三种比较公认的分类方式
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2024-09-13 09:45:22
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1 逻辑回归与多分类我们已经知道，普通的logistic回归只能针对二分类(Binary Classification)问题，要想实现多个类别的分类，我们必须要改进logistic回归，让其适应多分类问题。关于这种改进，有两种方式可以做到。第一种方式是直接根据每个类别，都建立一个二分类器，带有这个类别的样本标记为1，带有其他类别的样本标记为0。假如我们有k个类别，最后我们就得到了k个
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2024-05-11 21:06:17
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