首页 > TAG信息列表 > mle
最大似然估计(MLE)入门教程
什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来MLE极大似然估计与MAP最大后验概率估计的介绍
这篇文章还讲得比较清楚： https://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981 《详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解》 MLE：Maximum Likelihood Estimation，极大似然估计 MAP：Maximum A Posteriori Estimation，最大后验概率估计 最大似然估MLE MAP和贝叶斯公式理解
目录贝叶斯法则通俗解释贝叶斯公式参考 贝叶斯法则通俗解释 通常，事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。 贝叶斯公式 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯发展，用来描述两个条件概率之间的关系P3855 [TJOI2008]Binary Land
马上就要考 SCP 了，赶紧写一些题解积累人品 P3855 [TJOI2008]Binary Land 题解 很明显 可以看出这道题就是一个 BFS 的题目，利用 BFS 暴力搜到答案。 题目在讲什么 先输入行数 \(N\) 列数 \(M\)，再输入一个 \(N * M\) 的字符串矩阵 有 1 对情侣，他们的位置在矩阵中分别用 \(G\), \(M\)【极大似然估计MLE】透彻理解机器学习中MLE的原理（附3D可视化代码)
文章目录 相关资料一、什么是概率，什么是似然二、极大似然估计 Maximum Likelihood Estimation (MLE) 的含义2.1 机器学习中的极大化似然函数2.2 极大似然估计和损失函数的关系 三、代码可视化：极大似然估计3.1 似然函数 likelihood3.2 对数似然函数 log likelihood 相关2021-07-14
一、上午 二、下午 单词拼接：注意n，为此调了两个小时，注意两个单词可以是同一个。前缀询问 三、晚上 前缀询问：用Trie+Hash30分，按题解说的做，然后MLE了，这么大的数组储存个鬼啊！一种应用于GPS反欺骗的基于MLE的RAIM改进方法
接收机自主完整性监控（RAIM）作为一种终端信号处理方法，最初旨在检测和排除故障。由于欺骗信号会导致错误的测量，因此可以将RAIM扩展到反欺骗领域，并且可以将欺骗信号视为故障信号。RAIM可以通过检测各种卫星的测量结果的一致性来检测故障并仅排除一个故障。但是，通常同时存在多个欺骗白话机器学习的数学笔记系列4分类算法_逻辑回归+MLE
数字三角形 Number Triangles（java的MLE解决办法）
题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P1216 题目描述： 观察下面的数字金字塔。 写一个程序来查找从最高点到底部任意处结束的路径，使路径经过数字的和最大。每一步可以走到左下方的点也可以到达右下方的点。 在上面的样例中,从 7→3→8→7→5 的路径产生了最大 输入格式：最大似然估计和最大后验概率估计（MLE&MAP）
0.相关概念 数据：X 参数：theta 假设概率模型为：x~p(x|theta) 【xi服从于p(x|theta)，并且是独立同分布(iid)】 明确先验、后验和似然的概念： 似然(likelihood)：p(X|theta) 先验(prior)：p(theta)：(随机变量)参数theta所服从的分布 后验(posterior)：p(theta|X)： 问题：参数估计问题，也就是求theta12[NLP训练营]逻辑斯蒂回归
文章目录常用场景问题1Logistic Function问题2决策边界Objective FunctionGradient Descent for Logistic RegressionStochastic Gradient Descent for Logistic Regression 公式输入请参考：在线Latex公式 常用场景 ·贷款违约情况（会违约/不会违约） ·广告点击问题（会点击/不会最大似然估计
目录最大似然估计(MLE)MLE求解过程一、最大似然估计(MLE) MLE（Maximum Likelihood Estimation）就是利用已知的样本结果，反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值的计算过程。直白来讲，就是给定了一定的数据，假定知道数据是从某种分布中随机抽取出来的，但是不知道这个分布具体的参数清华大学-成绩排序（排序+解决MLE问题）
成绩排序 成绩排序 这里需要注意的就是超内存的问题。 解决方法就是通过指针的方式，每次动态开n大小的内存，而不是一开始就分配。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n; const int maxn=1e6+6; struct node{ string name; int score; int level; }; bFactor_Analysis
Factor_Analysis（因子分析） Factor Analysis 简书：较好理解的解释，其中公式有一定的推导（仅展现关键步骤，细节大多需要自行补充），基本为结论式。 感性层面理解：首先，明确FA和PCA的区别。PCA做的是对某个样本，试图寻找到一组方差尽量大的线性表示（基向量），以便降维；FA做的是，假想存在一些隐变量，它们lsc的啥吊日常（未完）
今天dfs MLE调了2小时，原因竟是........... sb的日常离散化
https://www.luogu.org/problemnew/show/P1250 我想到可以用类似P2781的叠加方法，就可以离散化，把10^9降为N，不会RE或TLE或MLE。 当遇到区间增加时，要用离散化！！！！！Mule Esb 简单使用
1.环境配置与部署 2.连接数据库 3. 配置简单的Htt接口转发http接口 4.mle表达式 5.错误集MLE、MAP、贝叶斯
三个不同的估计框架。 MLE：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：后验概率。 Bayesian：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。 MAP近似到MLE 当n足够大时，先验P（θ）可以忽略。先验本身不CSE 6363 - Machine Learning Homework MLE, MAP, and Basic Supervised Learning
CSE 6363 - Machine Learning Homework 1: MLE, MAP, and Basic Supervised LearningCSE 6363 - Machine LearningHomework 1- Spring 2019Due Date: Feb. 8 2019, 11:59 pmMLE and MAP1. In class we covered the derivation of basic learning algorithms to derive a model