【機器學習】MAP最大後驗估計和ML最大似然估計區別

阿新 • • 發佈：2018-12-30

A maximum a posteriori probability (MAP) estimate is an estimate of an unknown quantity, that equals the mode of the posterior distribution. The MAP can be used to obtain a point estimate of an unobserved quantity on the basis of empirical data. It is closely related to the method of maximum likelihood

(ML) estimation, but employs an augmented optimization objective which incorporates a prior distribution (that quantifies the additional information available through prior knowledge of a related event) over the quantity one wants to estimate. MAP estimation can therefore be seen as a regularization

of ML estimation.

【機器學習】先驗概率、後驗概率、貝葉斯公式、似然函式

Original url: http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49130173 一、先驗概率、後驗概率、貝葉斯公式、似然函式在機器學習中，這些概念總會涉及到，但從來沒有真正理解透徹他們之間的聯絡。下面打算好好從

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【機器學習】為什麼負梯度方向是目標函式下降最快的方向

在機器學習中，我們的目標是最小化損失函式: J ( θ

【機器學習】簡單理解精確度（precision）和準確率（accuracy）的區別

不少人對分類指標中的Precision和Accuracy區分不開，在其他部落格中也有很多相關介紹，但總體不夠簡明易懂。筆者在查閱了若干資料後，總結如下： Precis

【機器學習】在生產環境使用Kafka構建和部署大規模機器學習

使用Apache Kafka在生產環境構建大規模機器學習智慧實時應用為所有行業帶來了革命性變化。

【機器學習】貝葉斯線性迴歸（最大後驗估計+高斯先驗）

引言如果要將極大似然估計應用到線性迴歸模型中，模型的複雜度會被兩個因素所控制：基函式的數目（的維數）和樣本的數目。儘管為對數極大似然估計加上一個正則項（或者是引數的先驗分佈），在一定程度上可以限制模型的複雜度，防止過擬合，但基函式的選擇對模型的效能仍然起著決定性的作用。

【機器學習】最大熵模型原理小結

最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分類演算法了，它和邏輯迴歸類似，都是屬於對數線性分類模型。在損失函式優化的過程中，使用了和支援向量機類似的凸優化技術。而對熵的使用，讓我們想起了決策樹演算法中的ID3和C4.5演算法。理解了最

【機器學習】特徵選擇之最小冗餘最大相關性(mRMR)與隨機森林(RF)

特徵選擇之最小冗餘最大相關性(mRMR) 最小冗餘最大相關性(mRMR)是一種濾波式的特徵選擇方法，由Peng et.al提出。主要用途有機器學習，影象識別等。一種常用的特徵選擇方法是最大化特徵與分類變數之間的相關度，就是選擇與分類變數擁有最高相關度的前k個變數。但是，在特徵選擇中，

【機器學習】最大均值差異MMD詳解

引言最大均值差異(maximum mean discrepancy, MMD)提出時候是用來測試兩個樣本，是否來自兩個不同分佈p和q，如果均值差異達到最大，就說明取樣的樣本來自完全不同的分佈。原理 MMD的基本原理如下所述：假設有一個滿足P分佈的資料集Xs=[xs1,...,xsn]

【機器學習】【邏輯迴歸】最大似然估計的推導和求解步驟和梯度上升演算法求解

伯努利分佈如果隨機變數X∈{0, 1}，並且相應的概率滿足： P(X=1) = p，0<p<1 P(X=0) = 1 - p則稱隨機變數X服從引數為p的伯努利分佈。則隨機變數X的概率密度函式為：邏輯迴歸邏輯迴歸卻不是迴歸演算法而是一個分類演算法

【機器學習】隨機森林 Random Forest 得到模型後，評估參數重要性

img eas 一個 increase 裏的 sum 示例增加機器在得出random forest 模型後，評估參數重要性 importance（）示例如下特征重要性評價標準 %IncMSE 是 increase in MSE。就是對每一個變量比如 X1

【機器學習】最簡單易懂的行人檢測功能實現

載入訓練好的行人分類器，實現行人檢測功能。程式碼中用到的訓練好的行人分類器"pedestrianDetect.xml"下載路徑：https://download.csdn.net/download/lyq_12/10742144 一、效果如下： 1、輸入原圖 2、輸出結果

【機器學習】最容易實現的基於OpenCV的人臉檢測程式碼、檢測器及檢測效果

基於opencv自帶的人臉檢測模型，實現簡單的人臉檢測功能，可作為機器學習初學者練手使用。簡單易學，具體的方法及程式碼如下。 1、執行結果輸入原圖輸出結果 2、工程需要載入的opencv庫如下： 3、用到的人臉檢測器 4、具體實現程式碼 #

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回顧迴歸分析之線性迴歸中我們得到了線性迴歸的損失函式為： J ( θ

【機器學習】最小二乘法支援向量機LSSVM的數學原理與Python實現

【機器學習】最小二乘法支援向量機LSSVM的數學原理與Python實現一、LSSVM數學原理 1. 感知機 2. SVM 3. LSSVM 4. LSSVM與SVM的區別二、LSSVM的py

【機器學習】用QR分解求最小二乘法的最優閉式解

【機器學習】用QR分解求最小二乘法的最優閉式解寫在前面 QR分解定義 QR的求解線性迴歸模型用QR分解求解最優閉式解矩陣的條

【機器學習】先驗概率、似然函式、後驗概率、對數似然函式等概念的理解

1）先驗：統計歷史上的經驗而知當下發生的概率； 2）後驗：當下由因及果的概率； 2、網上有個例子說的透徹： 1）先驗——根據若干年的統計（經驗）或者氣候（常識），某地方下雨的概率； 2）似然——看到了某種結果，對產生結果的原因作出假設：是颳風了？還是有烏雲？還是

【機器學習】圖解十大經典機器學習演算法

決策樹（Decision Tree）根據一些 feature（特徵）進行分類，每個節點提一個問題，通過判斷，將資料分為兩類，再繼續提問。這些問題是根據已有資料學習出來的，再投入新資料的時候，就可以根據這棵樹上的問題，將資料劃分到合適的葉子上。決策樹原理示

【機器學習】基於python對大資料量CSV進行操作

在我們日常學習之中，往往會遇到各種各樣的資料。但有時候其龐大的資料量，使得我們無法使用一般的辦公軟體進行操作，與此同時直接將所有資料取到記憶體之中，也有存在溢位的風險。所以，在這種情況下，採用逐行存取的方式對資料進行操作是十分必要的。本文簡單的使用python最為基礎的函式實

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在機器學習領域裡，不存在一種萬能的演算法可以完美解決所有問題，尤其是像預測建模的監督學習裡。比方