在统计学中，最大后验（英文为Maximum a posteriori，缩写为MAP）估计方法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 Fisher 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 x
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2024-01-15 20:22:06
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最大后验概率（MAP）- maximum a posteriori 在统计学中，最大后验（英文为Maximum a posteriori，缩写为MAP）估计方法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 Fisher 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（regul
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2024-01-18 23:32:37
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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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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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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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最大似然估计似然函数似然函数是一种关于统计模型中参数的函数，表示模型参数中的似然性。给定观测量x时，关于参数θ的似然函数L(θ)（在数值上）等于给定参数θ后变量x的概率：L(θ)=L(θ|x)=pθ=p(x|θ)=p(x;θ)最大似然估计给定一组观测量{x1,x2...xn}并假设它们独立同分布，我们可以得到参数μ的似然函数 L(μ)=p(x1,x2,...xn;μ)=∏i=1np(xi;μ)为了
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2023-10-10 10:27:37
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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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# 理解语音后验概率及其在语音识别中的应用
语音识别是人工智能领域中一项重要技术，它使计算机能够理解和处理人类语言。在语音识别中，语音后验概率是一个非常关键的概念，它帮助我们估计给定音频信号的最可能的文本表示。本文将深入探讨语音后验概率的概念，结合代码示例详细说明其计算过程，并通过状态图展示相关模型。
## 什么是语音后验概率
在语音识别中，后验概率是指在给定观测数据（例如，音频信号码）后，
# 如何实现模型后验概率（Python）
在机器学习和统计学中，模型的后验概率对于理解模型的性能和优化模型非常重要。后验概率是指在观察到某些数据之后，模型参数或模型的可能性更新后的概率。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Python计算模型的后验概率，包括具体步骤、代码示例以及可视化图。
## 流程概述
在实现模型后验概率之前，我们首先需要了解整个流程，主要步骤如下表所示：
| 步骤 |
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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# 最大后验估计（MAP）的实现指南
在机器学习和统计学中，最大后验估计（Maximum A Posteriori, MAP）是一种广泛使用的参数估计方法。它结合了先验知识与观测数据，从而得到对未知参数的最佳估计。本文将带你一步步实现最大后验估计，以下是整个过程。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 | 工具/库 |
|
原创
2021-09-13 17:39:14
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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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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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先验概率：事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。后验概率：事件发生后求的反向条件概率；或者说，基于先验概率求得的反向条件概率。概率形式与条件概率相同。条件概率：一个事件发生后另一个事件发生的概率。一般的形式为P(x|y)表示y发生的条件下x发生的概率。贝叶斯公式：
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2024-01-20 11:20:07
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何为：最大似然估计（MLE）： 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”。可以通过采样，获取部分数据，然后通过最大似然估计来获取已知模型的参数。 最大似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概
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2018-01-14 19:31:00
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训练模型时，我们经常先为后验概率建模，也就是写出后验概率的数学表达式，然后求后验概率的最大值，使得后验概率最大的那些参数就是训练结果了。为什么最大化后验概率是有意义的呢？本质上和我们日常生活中的判断方式是一致的。举个例子，我们对一类物体进行分类，类别有c1,c2,c3…等等我们拿到某个物体x时，怎么对x进行分类？其实就是判断p(x,c1),p(x,c2),p(x,c3)…中哪个值最大！比如p...
原创
2023-01-18 00:47:07
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