极大似然估计学习时总会觉得有点不可思议,为什么可以这么做,什么情况才可以用极大似然估计.本文旨在通俗理解MLE(Maximum Likelihood Estimate). 一.极大似然估计的思想与举例 举个简单的栗子:在一个盒子里有白色黑色小球若干个,每次有放回地从里面哪一个球,已知抽到白球的概率可能为0.7或者0.3,但不清楚,现在抽取三次,三次都没有抽到白球,请问盒子中一次抽到白球的概率是多少? 这类栗子有一个共性,我们假设白球的概率为p,然后用它去计算已知发生的事情“三次都是黑球”使其发生

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"

谷歌路过这个专门介绍HMM及其相关算法的主页:http://rrurl.cn/vAgKhh 里面图文并茂动感十足,写得通俗易懂,可以说是介绍HMM很好的范例了.一个名为52nlp的博主(google “I Love Natural Language Processing”估计就能找到)翻译后的HMM入门介绍如下,由于原文分了很多章节,我嫌慢了还是一次性整理,长文慎入吧. 一.介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律).这些模式发生在很多领域,比如计

语言模型简介(Language Model) 简单的说,语言模型 (Language Model) 是用来计算一个句子出现概率的模型,假设句子  ,其中  代表句子中的第  个词语,则语句 W 以该顺序出现的概率可以表示为: 其中 ,  $p(w_n|w_1^{n-1}) = p(w_n|w_1,w_2,...,w_{n-1})$  ,  $ p(w_n|w_1^{n-1})$ 即为 Language Model 的参数,.通常参数的求解用方法是 N-gram 模型,最大熵模型,HMM,CRF

关于ADMM的研究(二) 4. Consensus and Sharing 本节讲述的两个优化问题,是非常常见的优化问题,也非常重要,我认为是ADMM算法通往并行和分布式计算的一个途径:consensus和sharing,即一致性优化问题与共享优化问题. Consensus 4.1 全局变量一致性优化(Global variable consensus optimization)(切割数据,参数(变量)维数相同) 所谓全局变量一致性优化问题,即目标函数根据数据分解成N子目标函数(子系统),每个子

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52578631 本文讨论(完备数据的)贝叶斯网的参数估计问题:贝叶斯网的MLE最大似然估计和贝叶斯估计.假定网络结构是固定的,且假定数据集D包含了网络变量的完全观测实例. 参数估计的主要方法有两种:一种基于最大的似然的估计:一种是使用贝叶斯方法. 贝叶斯网的MLE参数估计 最大似然估计MLE [参数估计:最大似然估计MLE] 简单示例:局部似然函数 仅包含两个二元变量的网络,即弧 从上看出,似然函数被

最大期望算法:EM算法. 在统计计算中,最大期望算法(EM)是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量. 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算: 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计,计算其最大似然估计值: 第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值. M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中,这个过程不断交替进行. 总体来说,EM算法流程如下: 1.初始化分布参数 2.重复直到收敛: E步:估未知参数的

wiki上一个比较好的HMM例子 分类 隐马尔科夫模型 HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型,用途比较广泛,如汉语分词.词性标注及语音识别等,在NLP中占有很重要的地位.网上关于HMM的介绍讲解文档很多,我自己当时开始看的时候也有点稀里糊涂.后来看到wiki上举得一个关于HMM的例子才如醍醐灌顶,忽然间明白HMM的三大问题是怎么回事了.例子我借助中文wiki重新翻译了一下,并对三大基本问题进行说明,希望对读者朋友有所帮助: Alice 和Bob是好朋友,但是他们离得比较远,每天

软分类:y 的取值只有正负两个离散值,例如 {0, 1} 硬分类:y 是正负两类区间中的连续值,例如 [0, 1] 一.感知机 主要思想:分错的样本数越少越好 用指示函数统计分错的样本数作为损失函数,不可微: 对错误分类样本,∑ -yi * f(xi) = ∑ -yi * WTxi  (因为求和项一定大于0,所以损失函数越小表示错误分类的样本越少) 二.线性判别分析 主要思想:同一类别的样本方差足够小,不同类别之间分散开(类内小,类间大) Rayleigh quotient 和 generali

最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计. 在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域. 最大期望算法经过两个步骤交替进行计

主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 19:52:28 现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于 线性分类模型,主要内容有四点:1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)2) 概率生成模型的分类模型3) 概率判别模型的分类模型4) 全贝叶斯概率的Laplace近似 需要注意的是,有三种形式的贝叶斯:1) 全贝叶斯2) 经验贝叶斯3) MAP贝叶斯我们大家熟知的是 MAP贝叶斯 MAP(poor man

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域. 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚.比如说食堂的大师傅炒了一份菜,要等分成两份给两个人吃,显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量,最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中,

      顶尖数据挖掘辅助教学套件 (TipDM-T6)           产  品  说  明  书 广州泰迪智能科技有限公司 版权所有 地址: 广州市经济技术开发区科学城232号 网址: http://www.tipdm.com 邮箱: services@tipdm.com 热线: 40068-40020 企业QQ:40068-40020 邮编: 510663 电话: (020)82039399 目  录 1                     引言.................

    顶尖大数据挖掘实战平台 (TipDM-H8)           产  品  说  明  书 广州泰迪智能科技有限公司 版权所有 地址: 广州市经济技术开发区科学城232号 网址: http://www.tipdm.com 邮箱: services@tipdm.com 热线: 40068-40020 企业QQ:40068-40020 邮编: 510663 电话: (020)82039399 目  录 1                     引言....................

Power Strings Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 41110   Accepted: 17099 Description Given two strings a and b we define a*b to be their concatenation. For example, if a = "abc" and b = "def" then a*b = "

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52626889 使用不完备数据的贝叶斯学习:MLE估计(梯度上升和EM算法).贝叶斯估计. 表示:H[m]表示其值在数据实例o[m](观测)中缺失的变量. 参数估计 与处理完备数据的类似,有两种估计方法:最大似然估计MLE和贝叶斯估计. 使用不完备数据的最大似然估计MLE 梯度上升方法 {优化似然函数算法1} 计算梯度 先考虑相对于一个单一CPD的表值P(x|u)的导数(一个数据的某些变量的一组观测的

转:http://blog.sina.com.cn/s/blog_66f725ba0101bw8i.html 关于语音识别的声学模型训练方法已经是比较成熟的方法,一般企业或者研究机构会采用HTK工具包.Kaldi等进行训练,目前从声学模型出发,提高系统性能的主要策略主要有: 1)增加训练数据.不同的训练数据也会对模型有一定的影响,例如,数据的男女均衡性.采集数据的channel.数据的背景噪声.发音人的方言等等. 2)采用比较好的模型训练方法.以前一般采用基于EM和Baum-Welch算法的最大

转自;http://blog.csdn.net/ljh081231/article/details/79152578 本文在文章[1]的基础上,从源代码实现角度对WebRTC的GCC算法进行分析.主要内容包括: RTCP RR的数据源.报文构造和接收,接收端基于数据包到达延迟的码率估计,发送端码率的计算以及生效于目标模块. 拥塞控制是实时流媒体应用的重要服务质量保证.通过本文和文章[1][2],从数学基础.算法步骤到实现细节,对WebRTC的拥塞控制GCC算法有一个全面深入的理解,为进一步学习W

=== 数据基础操作 ===reshape2 横向.纵向做数据变换,例如把纵向堆叠在数据库中的证券行情数据转换成一个按照不同证券代码横向排列,按照时间纵向排列收盘价的数据表stringr 方便地用正则表达式做批量字符串操作,可做检测.匹配.替换.计数等等lubridate 方便地做日期/时间操作,各种标准化时间和时区的处理plyr 轻松地在vector, list, data.frame之间做分组变换,实现拆分.变换.合并的操作dplyr 轻松地处理data.frame, data.table以

[简介] em算法,指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,在统计学中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计. EM 算法是 Dempster,Laind,Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法,它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计,是一种非常简单实用的学习算法.这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据,截尾数据,带有噪声等所谓的不完全数据.可以有一

求职之路(拿到百度.美团.趋势科技.华为offer) 版权所有:无缰之马chhuach(CSDN和博客源),转载请注明出处.CSDN地址http://blog.csdn.net/chhuach2005/article/details/39759165禁止www.haogongju.net转载.特此声明 一.开篇: 9月底,找工作接近尾声,笔者主要经历了百度.阿里.腾讯.美团.趋势科技.大众点评.华为的笔试.面试,其中拿到百度.美团.趋势科技.华为的软件研发offer. 找工作是幸苦的,笔者曾一天