something about Parameter Estimation (参数估计)
点估计 Point Estimation
- 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimate —— MLE):视θ为固定的参数,假设存在一个最佳的参数(或参数的真实值是存在的),目的是找到这个值。
- θ = argmax l(θ)
- 最大后验估计(Maximum a Posteriori Estimate —— MAP):视θ为一个随机变量,存在分布p(θ),将其先验分布带入,但仍然假设存在最优的参数。
- θ = argmax l(θ)*p(θ) (即假设θ也是随机变量,存在着先验分布)
- MLE与MAP的关系:当我们对θ的分布完全未知时,MLE等价于MAP
- 参数估计的一致性Conference指:随着样本容量的增大收敛到参数真值的估计量;
- 参数估计的无偏性unbiased指:估计量的期望与被估计量的真值相等。
贝叶斯估计 Bayesian Estimation
与点估计不同的是,在贝叶斯观点中,θ是一个分布/随机变量,所以估计应该是一个分布,而不是一个值(点)!
p(θ|D)是贝叶斯参数估计的输出,是一个完整的分布,而不是一个点。
非参数估计 Non parameter estimation
常用的参数估计的形式基本都是单模的(Single Modal),不足以描述复杂的数据分布,应该以训练数据自身来估计分布。
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