Reference:MLE vs MAP. Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Maximum A Posteriori (MAP), are both a method for estimating some variable in the setting of probability distributions or graphical models. They are similar, as they compute a single estim…

1.What is Maximum Likelihood? 极大似然是一种找到最可能解释一组观测数据的函数的方法. Maximum Likelihood is a way to find the most likely function to explain a set of observed data. 在基本统计学中,通常给你一个模型来计算概率.例如,你可能被要求找出X大于2的概率,给定如下泊松分布:X ~ Poisson (2.4).在这个例子中,已经给定了你泊松分布的参数 λ(2.4),…

参考:Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大似然估计是用于估计模型参数的,首先我们必须选定一个模型,然后比对有给定的数据集,然后构建一个联合概率函数,因为给定了数据集,所以该函数就是以模型参数为自变量的函数,通过求导我们就能得到使得该函数值(似然值)最大的模型参数了. Maximum-Likelihood Estimation (MLE) is a statistical technique for estimating model parameters…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32480810 TLDR (or the take away) 频率学派 - Frequentist - Maximum Likelihood Estimation (MLE,最大似然估计) 贝叶斯学派 - Bayesian - Maximum A Posteriori (MAP,最大后验估计) 概述 有时候和别人聊天,对方会说自己有很多机器学习经验,深入一聊发现,对方竟然对MLE和MAP一知半解,至少在我看来,这位同学的机器学习基础并…

Imagination is an outcome of what you learned. If you can imagine the world, that means you have learned what the world is about. Actually we don't know how we see, at lease it's really hard to know, so we can't program to tell a machine to see. One…

学贝叶斯方法时绕不过去的一个问题,现在系统地总结一下. 之前过于纠结字眼,似然和概率到底有什么区别?以及这一个奇妙的对等关系(其实连续才是f,离散就是p). 似然函数 | 似然值 wiki:在数理统计学中,似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数,表示模型参数中的似然性. 这里我们讨论的范围已经界定了,那就是在指定模型下(比如二项分布),我们观测数据和可能的模型参数之间的关系. (传统的贝叶斯定理的适用范围很广,是高度的总结推广,在似然函数里就不要过于推广了) 似然函数在直觉上就很好理解了,L(…

Naïve Bayes Classifier. We will use, specifically, the Bernoulli-Dirichlet model for text classification, We will train the model using both the Maximum Likelihood estimates and Bayesian updating, and compare these in terms of predictive success, and…

先不要想其他的,首先要在大脑里形成概念! 最大似然估计是什么意思?呵呵,完全不懂字面意思,似然是个啥啊?其实似然是likelihood的文言翻译,就是可能性的意思,所以Maximum Likelihood可以直接叫做最大可能性估计,这就好理解了,就是要求出最大的可能性(下的那个参数). 一些最基本的概念:总体X,样本x,分布P(x:θ),随机变量(连续.离散),模型参数,联合分布,条件分布 而似然函数在形式上,其实就是样本的联合密度:L(θ)= L(x1,x2,-,xn:θ)= ΠP(xi:θ)…

三个不同的估计框架. MLE最大似然估计:根据训练数据,选取最优模型,预测.观测值D,training data:先验为P(θ). MAP最大后验估计:后验概率. Bayesian贝叶斯估计:综合模型.权重叠加. Coin Toss Problem 扔硬币问题 硬币不均匀,P(H正面)=θ 若所投硬币序列为HHTHHT. 可以看出,若由人直接感官判断,正面概率为2/3.这其中包含了MLE思想. 由MLE严格推导可以得出正面概率确实为2/3. MAP近似到MLE 当n足够大时,先验P(θ)可以忽略…

最大似然法,英文名称是Maximum Likelihood Method,在统计中应用很广.这个方法的思想最早由高斯提出来,后来由菲舍加以推广并命名. 最大似然法是要解决这样一个问题:给定一组数据和一个参数待定的模型,如何确定模型的参数,使得这个确定参数后的模型在所有模型中产生已知数据的概率最 大.通俗一点讲,就是在什么情况下最有可能发生已知的事件.举个例子,假如有一个罐子,里面有黑白两种颜色的球,数目多少不知,两种颜色的比例也不知.我 们想知道罐中白球和黑球的比例,但我们不能把罐中的球全部拿出…