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: 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: 最后验分布的目标为: 注:最大后验估计可以看做贝叶斯估计的一种特定形式. 举例来说: 假设有五个袋子,各袋中都

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 每次抽样都是独立的随机过程,抽到苹果的概率为 p, 抽到梨的概率为 1 - p,那么抽到8次苹果

MAP:最大后验概率(Maximum a posteriori) 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. [转载自]最大后验估计(MAP) - 可乐LL - 博客园 https://www.cnblogs.com/liliu/archive/2010/11/24/1886110.htm

复习: 1.概率密度函数,密度函数,概率分布函数和累计分布函数 概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function),也称概率分布函数,有的时候又简称概率分布函数. 而累计分布函数是概率分布函数的积分. 注意区分 从数学上看,累计分布函数F(x)=P(X<x),表示随机变量X的值小于x的概率.这个意义很容易理解. 概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数,即变化率.如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx,那么,随机变量X落在(x, x+Δx)内的

高斯分布·拟合 1.1 优美的高斯分布 中心极限定理[P79]证明均匀分布和二项分布在数据量 $N\rightarrow \infty$ 时,都会演化近似为高斯分布. 作为最晚发现的概率分布,可以假设任何不确定的实数服从高斯分布. 对于回归问题,显然目标值 $t$ ,有 $t\sim N(\mu ,\sigma ^{2})$ . $t$ 服从的高斯分布表达形式很特殊,很有趣,也很奇妙: $p(t|x,w,\beta)=N(t|y(x,w),\beta ^{-1})$      [P140] 即分

作者:桂. 时间:2017-05-25  10:14:21 主要是<Speech enhancement: theory and practice>的读书笔记,全部内容可以点击这里. 书中代码:http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu,提取密码:9dmi 前言 最近学习有一点体会,每一个学科的理论模型都提供了解决问题的思路,一个没有受过教育又迷信权威的头脑,难以从抽象的角度去认识.理解问题,自然科学传递了这样一套思维.例如之前的谱减法,就是具体问题具体分析;维纳滤波,表达

一.前言 变分贝叶斯方法最早由Matthew J.Beal在他的博士论文<Variational Algorithms for Approximate Bayesian Inference>中提出,作者将其应用于隐马尔科夫模型,混合因子分析,线性动力学,图模型等.变分贝叶斯是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂(intractable)积分的技术.它主要应用于复杂的统计模型中,这种模型一般包括三类变量:观测变量(observed variables, data),未知参数(param

先明确一些潜规则: 机器学习是个collection or set of models,一切实践性强的模型都会被归纳到这个领域,没有严格的定义,’有用‘可能就是唯一的共性. 机器学习大概分为三个领域: 一般的机器学习模型:没有掺杂太多统计概念,例如决策树,KNN聚类,感知机等. 统计机器学习模型:依赖统计理论,主要是贝叶斯统计,例如SVM,naive bayesian,贝叶斯线性回归,高斯过程等. 神经网络模型:可以简单的理解为感知机的扩展,因为扩展的太猛,单独成立门派咯. 如此定义,有助于菜鸡

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52459847 概率图模型PGM:概率论基础知识 独立性与条件独立性 独立性 条件独立性 也就是表示给定 c 的条件下 a 与 b 条件独立,等价于公式p(a | b, c) = p(a | c) 随机变量的独立性 等价于 条件独立性的性质 这里是前面的独立性可以导出后面的独立性,而不是等价于后面的独立性. 条件独立的证明 如分解性质可以通过积分w证明:其实画个概率图来更容易分析了. 独立性性质的利用

1. 概率思想与归纳思想 0x1:归纳推理思想 所谓归纳推理思想,即是由某类事物的部分对象具有某些特征,推出该类事物的全部对象都具有这些特征的推理.抽象地来说,由个别事实概括出一般结论的推理称为归纳推理(简称归纳),它是推理的一种 例如:直角三角形内角和是180度:锐角三角形内角和是180度:钝角三角形内角和是180度:直角三角形,锐角三角形和钝角三角形是全部的三角形:所以,一切三角形内角和都是180度. 这个例子从直角三角形,锐角三角形和钝角三角形内角和分别都是180度这些个别性知识,推出了"

前言 gamma函数 0 整体把握LDA 1 gamma函数 beta分布 1 beta分布 2 Beta-Binomial 共轭 3 共轭先验分布 4 从beta分布推广到Dirichlet 分布 Dirichlet 分布 1 Dirichlet 分布 2 Dirichlet-Multinomial 共轭 主题模型LDA 1 各个基础模型 11 Unigram model 12 Mixture of unigrams model 2 PLSA模型 21 pLSA模型下生成文档 21 根据文档反

先明确一些潜规则: 机器学习是个collection or set of models,一切实践性强的模型都会被归纳到这个领域,没有严格的定义,’有用‘可能就是唯一的共性. 机器学习大概分为三个领域: 一般的机器学习模型:没有掺杂太多统计概念,例如决策树,KNN聚类,感知机等. 统计机器学习模型:依赖统计理论,主要是贝叶斯统计,例如SVM,naive bayesian,贝叶斯线性回归,高斯过程等. 神经网络模型:可以简单的理解为感知机的扩展,因为扩展的太猛,单独成立门派咯. 如此定义,有助于菜鸡

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM)       基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture     

假设我们有一个固定样本集,它包含 个样例.我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络.具体来讲,对于单个样例(x,y),其代价函数为:这是一个(二分之一的)方差代价函数.给定一个包含 个样例的数据集,我们可以定义整体代价函数为: 以上公式中的第一项 是一个均方差项.第二项是一个规则化项(也叫权重衰减项),其目的是减小权重的幅度,防止过度拟合. [注:通常权重衰减的计算并不使用偏置项 ,比如我们在 的定义中就没有使用.一般来说,将偏置项包含在权重衰减项中只会对最终的神经网络产生很小的影响.在贝叶斯规则

LDA是一种典型的词袋模型,即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合,词与词之间没有顺序以及先后的关系.一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 它是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出: 同时是一种无监督学习算法,在训练时不需要手工标注的训练集,需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可: 此外LDA的另一个优点则是,对于每一个主题均可找出一些词语来描述它: LDA可以被认为是一种聚类算法: [LDA automatically assig

变分 对于普通的函数f(x),我们可以认为f是一个关于x的一个实数算子,其作用是将实数x映射到实数f(x).那么类比这种模式,假设存在函数算子F,它是关于f(x)的函数算子,可以将f(x)映射成实数F(f(x)) .对于f(x)我们是通过改变x来求出f(x)的极值,而在变分中这个x会被替换成一个函数y(x),我们通过改变x来改变y(x),最后使得F(y(x))求得极值. 变分:指的是泛函的变分.打个比方,从A点到B点有无数条路径,每一条路径都是一个函数吧,这无数条路径,每一条函数(路径)的长度都

一.KF 1.从概率来理解概率估计因为希望整个运动估计较长时间内最优,所以反而会用最新的知识去更新之前的状态,就比如在做完当前帧的位姿估计的时候,修改局部地图的路标点.如果站在之前的状态上来考虑,用的是未来的信息.所以不仅用过去的信息估计现在的状态,也用未来的信息更新自己.因为自己站在一个中间的时间点上.这是批量式 batch渐进式:只考虑过去和前一个时刻的.incremental1.1前言运动方程:xk=f(xk-1,uk)+wk;由于xk表示的位姿,它和上一时刻之间的位姿是运动关系.而带观测

稀疏自编码器 Sparse Autoencoder 一神经网络(Neural Networks) 1.1 基本术语 神经网络(neural networks) 激活函数(activation function) 偏置项(bias units) 激活值(activation) 前向传播(forward propagation) 前馈神经网络(feedforward neural network) 1.2 神经元(neuron)模型 这个"神经元"是一个以及偏置项+1为输入值的运算单元,其

0 前言 看完前面几篇简单的文章后,思路还是不清晰了,但是稍微理解了LDA,下面@Hcy开始详细进入boss篇.其中文章可以分为下述5个步骤: 一个函数:gamma函数 四个分布:二项分布.多项分布.beta分布.Dirichlet分布 一个概念和一个理念:共轭先验和贝叶斯框架 两个模型:pLSA.LDA(在本文第4 部分阐述) 一个采样:Gibbs采样 本文便按照上述5个步骤来阐述,希望读者看完本文后,能对LDA有个尽量清晰完整的了解.同时,本文基于邹博讲LDA的PPT.rickjin的LDA

正则化是一种回归的形式,它将系数估计(coefficient estimate)朝零的方向进行约束.调整或缩小.也就是说,正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度,从而避免过拟合的危险. 一.数学基础 1. 范数 范数是衡量某个向量空间(或矩阵)中的每个向量以长度或大小.范数的一般化定义:对实数p>=1, 范数定义如下:   L1范数 当p=1时,是L1范数,其表示某个向量中所有元素绝对值的和. L2范数 当p=2时,是L2范数, 表示某个向量中所有元素平方和再开根, 也就是欧几里得距离