【bayes】贝叶斯估计与最大似然估计

http://qinshaoq.blog.ustc.edu.cn/?p=47

参考：

http://www.swarmagents.cn/files/jake2010122162119.pdf

设数据为D，变量为x，决定概率分布的参数为μ

似然函数：p(D|μ) {p(D|μ)=p(x1|μ)p(x2|μ)...p(xn|μ)，若将μ看作变量，则为μ的函数，但这并非关于μ的分布函数，且没有归一化}

后验概率分布：p(μ|D) = p(D|μ)p(μ) / constant {关于μ的函数，即μ所服从的概率分布}

1. 用MLE方法只能估计出使得似然函数最大时的μ值，而基于Bayes的后验概率法则可以求出μ的后验概率分布。若需要求得最优的μ则可以用MAP来获得。

http://hi.baidu.com/brianlanbo/item/0c21e0fe6e62dd683d14854f

转载于:https://www.cnblogs.com/549294286/archive/2013/04/28/3049211.html

【bayes】贝叶斯估计与最大似然估计相关推荐

贝叶斯估计和极大似然估计
在开始接触最大似然估计和贝叶斯估计时,大家都会有个疑问:最大似然估计和贝叶斯估计二者很相似,到底有何区别?本文便来说说二者的不同之处以及求参模型的公式推导! 预热知识必知如何求类条件概率密度: 我们 ...
先验分布、后验分布、似然估计、贝叶斯估计、最大似然估计
一.什么叫先验分布.后验分布.似然估计这几个概念可以用"原因的可能性"和"结果的可能性"的"先后顺序"及"条件关系" ...
最大似然估计MLE与贝叶斯估计
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步大学期间学习数理统计这门课程的时候,没 ...
最大似然估计，最大后验估计，贝叶斯估计联系与区别
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步 1.什么是参数在机器学习中,我们经常 ...
ML-朴素贝叶斯-先验分布/后验分布/似然估计
文章目录引言问题朴素贝叶斯介绍(最新更新2018.02.22) 朴素在哪里? 1. 数据样本独立同分布 2. 特征条件独立性假设参考1(最新更新2019-02-26) 联合概率分布面试朴 ...
MATLAB之线性回归，逻辑回归，最小二乘法，梯度下降，贝叶斯，最大似然估计
文章目录线性回归(定义域(-∞,+∞),值域(-∞,+∞),即输入输出连续) 线性回归/最小平方误差理论 MATLAB之线性回归/最小平方误差损失函数/代价函数求导法求线性回归一次拟合求线性系统 ...
伽马分布极大似然估计_一文通俗解释极大似然估计
我们都知道机器学习的大致流程是通过建立一个合理的模型学习现有数据集,然后通过该模型去完成特定的任务.其中每个模型都包含自身的一组特定参数,而这组参数决定着模型的本身.但这里存在一个很关键的一个问题,就 ...
一个例子搞清楚（先验分布/后验分布/似然估计）
一个例子搞清楚(先验分布/后验分布/似然估计) preface: 无论是<通信原理>.<信息论>.<信道编码>还是<概率与统计理论>,或者在现在流行的& ...
最大似然估计log likelihood
log likelihood--对数似然函数值在参数估计中有一类方法叫做"最大似然估计",因为涉及到的估计函数往往是是指数型族,取对数后不影响它的单调性但会让计算过程变得简单,所 ...

【bayes】贝叶斯估计与最大似然估计

【bayes】贝叶斯估计与最大似然估计相关推荐

最新文章

热门文章