根据 使用最大似然法来求解线性模型（2）-为什么是最大化似然函数？ 中提到，某个随机变量tn的 条件概率 服从均值为wT*xn，方差为σ2的正态分布。 现在假设有N个样本点，它们的联合概率密度为： 由于在给定了w和σ2的条件下，tn之间是相互独立的。即：在给定的 w，σ2的条件下，t1 t2 ...tn 之间是相互独立的（这就是朴素贝叶斯假设！）故
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2024-07-23 18:48:30
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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
4.2 捕获深度摄像头的帧
深度图：它是灰度图像，该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如，CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离，该距离以毫米为单位。 点云图：它是彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如，CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
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2024-04-08 00:00:19
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2020/7/20Hey，这篇论文主要从以下三个方面对多人姿态估计进行了创新：1、数据预处理（坐标点变换和ground truth heatmap生成）过程中的中心点对齐问题。2、使用多尺度监督引导网络生成热度图（论文中将此视为空间注意力机制）3、用于keypoint和body part heatmap监督的损失函数：focal L2 loss今天先分析一下论文中的数据预处理问题。剩下两个问题接下
图像、视频或调用摄像头均能实现OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用。 其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D
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2024-01-09 13:30:48
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继续OpenCv的图像处理对于上一节的inRange得到两幅图像等情况，可以使用addWeighted处理。（1）.然后讲形态学滤波#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\opencv.hpp>
using namespace
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2024-04-23 15:55:05
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原创
2021-09-13 17:39:14
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一、为什么要估计（estimate） 在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候，就需要用到估计了。我们先抽取样本，然后通过统计样本的情况，去估计总体。下面是数学中常用到的术语：
原创
2022-04-11 10:20:14
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一、为什么要估计（estimate） 在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候，就需要用到估计了。我们先抽取样本，然后通过统计样本的情况，去估计总体。下面是数学中常用到的术语： ·总体（Populantion）。通常它均值（mean）用 μ 表示。方差用 表示。 ·样本（Sample）。通常它的均值用 表
原创
2021-05-20 23:17:15
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一、为什么要估计（estimate）在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候，就需要用到估计了。我们先抽取样本，然后通过统计样本的情况，去估计总体。下面是数学中常用到的术语： ·总体（Populantion）。通常它均值（mean）用 μ 表示。方差用表示。 ·样本（Sample）。通常它的
原创
2021-05-20 23:17:28
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一、为什么要估计（estimate）在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们
原创
2022-04-11 10:26:36
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本文主要介绍三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。 个人认为：三个参数估计的方法可以总结为如下： 我们知道贝叶斯公式是这样写的：然后就可以通过这个公式来求解最大似然估计MLE、最大后验估计MAP和贝叶斯估计了。最大似然估计：实际上是求了红线框起来的部分。认为参数是固定的 最大后验估计：，实际上是去求了红线框起来的部分。比最大似然估计
https://www.zhihu.com/question/20447622
原创
2022-06-09 13:27:46
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极大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）是很常用的参数估计方法，极大似然原理的直观想法是，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，也即出现的概率P(A)较大。也就是说，如果已
原创
2021-07-21 15:33:40
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。一、简介最大似然估计法 是费希尔(Fisher, R. ...
原创
2021-06-30 15:00:41
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欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。
原创
2022-03-02 11:46:13
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一文读懂最大似然估计(附R代码) R语言中的最大似然估计 最大似然估计(Maximum likelihood estimation)(通过例子理解) https://blog.csdn.net/qq_39355550/article/details/81809467
原创
2022-06-01 11:04:21
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最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种常用的参数估计方法，用于寻找最有可能生成观测数据的模型参数值。在图像重建中，最大似然估计可以用来估计生成模型的参数，从而进行图像的重建。最大似然估计的基本思想是找到使观测数据出现的概率最大的模型参数，即找到使似然函数最大化的参数值。假设观测数据独立同分布，似然函数可以表示为所有样本的概率密度函数乘积。具体步骤如
最大似然估计最大似然估计的概念 最大似然估计是一种概率论在统计学上的概念，是参数估计的一种方法。给定观测数据来评估模型参数。也就是模型已知，参数未定。 已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体参数不太清楚，参数估计通过若干次的实验，观察其结果，利用结推出参数的大概值。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，所以干脆值把这
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2024-01-02 11:27:48
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目录最大似然估计算法最大似然估计例子最大似然估计算法存在的问题 最大似然估计算法EM算法是一种最大似然估计(Max imum Likel ihood Est imation)算法，传统的最大似然估计算法是根据已知的观察数据来评估模型参数最大似然估计的一般步骤如下：首先确保采集得到的样本数据是独立同分布的，这是最大似然估计的前提，这样才可以对于数据建立统一的概率分布模型。在这个前提下对于概
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2023-10-10 06:11:59
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