在上篇,我了解了基数的基本概念,现在进入Linear Counting算法的学习. 理解颇浅,还请大神指点! http://blog.codinglabs.org/articles/algorithms-for-cardinality-estimation-part-ii.html 它的基本处理方法和上篇中用bitmap统计的方法类似,但是最后要用到一个公式: 说明:m为bitmap总位数,u为0的个数,最后的结果为n的一个估计,且为最大似然估计(MLE). 那么问题来了,最大似然估计是什么东东…

1) 最大似然估计 MLE 给定一堆数据,假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的,可是我们并不知道这个分布具体的参,即"模型已定,参数未知". 例如,我们知道这个分布是正态分布,但是不知道均值和方差:或者是二项分布,但是不知道均值. 最大似然估计(MLE,Maximum Likelihood Estimation)就可以用来估计模型的参数.MLE的目标是找出一组参数,使得模型产生出观测数据的概率最大: 其中就是似然函数,表示在参数下出现观测数据的概率.我们假设每个观测数据是独立的,…

最大似然估计与最小二乘估计的区别 标签(空格分隔): 概率论与数理统计 最小二乘估计 对于最小二乘估计来说,最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据,也就是估计值与观测值之差的平方和最小. 设Q表示平方误差,\(Y_{i}\)表示估计值,\(\hat{Y}_{i}\)表示观测值,即\(Q = \sum_{i=1}^{n}(Y_{i} - \hat{Y}_{i})^{2}\) 最大似然估计 对于最大似然估计来说,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本的观测值的概率最大,也就是概…

最大似然估计: 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”.简单而言,假设我们要统计全国人口的身高,首先假设这个身高服从服从正态分布,但是该分布的均值与方差未知.我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高,但是可以通过采样,获取部分人的身高,然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差. 最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设,就是所有的采样都是独立同分布的.下面我们具体描述一下最大似然估计: 首先,假设为独立同分布的采样,θ为模型参数,f为…

1.最大似然估计 (MLE):  什么是最大似然估计?     问题:给定一组观察数据还有一个参数待定的模型,如何来估计这个未知参数呢? 观察数据(x1,y1)......(xn,yn)   待定模型参数为θ,模型为f(x;θ).这时候可以借助观察数据来估计这个θ.这就是最大似然函数估计.      举个例子:         假设我们有一个袋子,里面装着白球和黑球,但是我们不知道他们分别有多少个,这时候需要我们估计每次取出一个球是白球的概率是多少?如何估计呢? 可以通过连续有放回的从袋子里面取…

在介绍n_components参数之前,首先贴一篇PCA参数详解的文章:http://www.cnblogs.com/akrusher/articles/6442549.html. 按照文章中对于n_components的介绍,我对一个1000x9000的array进行了主成分分析,n_components选择为"mle",即自动选择(因为刚接触PCA,并不知道咋设置( ˇˍˇ )),尝试几次,每次都会报出下面的错误. 百思不得其解,终于通过阅读源码找到了原因. 就是因为svd_sol…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51461997 最大似然估计MLE 顾名思义,当然是要找到一个参数,使得L最大,为什么要使得它最大呢,因为X都发生了,即基于一个参数发生的,那么当然就得使得它发生的概率最大. 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 Note: p(x|theta)不总是代表条件概率:也就是说p(x|theta)不代表条件概率时与p(x;theta)等价,而一般地写竖杠表示条件概率…

频率学派(古典学派)和贝叶斯学派是数理统计领域的两大流派. 这两大流派对世界的认知有本质的不同:频率学派认为世界是确定的,有一个本体,这个本体的真值是不变的,我们的目标就是要找到这个真值或真值所在的范围:而贝叶斯学派认为世界是不确定的,人们对世界先有一个预判,而后通过观测数据对这个预判做调整,我们的目标是要找到这个世界的概率分布的最优表达. 本科期间学习的概率论与数理统计更多涉及的是频率学派的经典统计学观点,贝叶斯学派的观点也有接触,但是难以分清楚二者的区别.所以整理这篇博客,梳理关于这两个学派…

转载声明:本文为转载文章,发表于nebulaf91的csdn博客.欢迎转载,但请务必保留本信息,注明文章出处. 原文作者: nebulaf91 原文原始地址:http://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981 最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种参数估计方法,如果不理解这两…

这篇文章给了我一个启发,我们可以自己用已知分布的密度函数进行组合,然后构建一个新的密度函数啦,然后用极大似然估计MLE进行估计. 代码和结果演示 代码: #取出MASS包这中的数据 data(geyser,package="MASS") head(geyser) attach(geyser) par(bg='lemonchiffon') hist(waiting,freq=F,col="lightcoral") #freq=F要加上,否则就无法添加线了 lines(…