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| URL | https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/13894540.html |
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| First Indexed | 2021-10-02 13:32:22 (4 years ago) |
| HTTP Status Code | 200 |
| Meta Title | 最大似然估计(MLE)的最大后验概率估计(MAP)区别详解 - 范仁义 - 博客园 |
| Meta Description | 最大似然估计(MLE)的最大后验概率估计(MAP)区别详解 一、总结 一句话总结: 最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种【参数估计方法】 |
| Meta Canonical | null |
| Boilerpipe Text | 一、总结 一句话总结: 最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种【参数估计方法】 1、概率和统计是一个东西吗? 概率是已知模型和参数,推数据。统计是已知数据,推模型和参数。 概率研究的问题是,已知一个模型和参数,怎么去预测这个模型产生的结果的特性(例如均值,方差,协方差等等)。 举个例子,我想研究怎么养猪(模型是猪),我选好了想养的品种、喂养方式、猪棚的设计等等(选择参数),我想知道我养出来的猪大概能有多肥,肉质怎么样(预测结果)。 统计是,有一堆数据,要利用这堆数据去预测模型和参数。仍以猪为例。现在我买到了一堆肉,通过观察和判断,我确定这是猪肉(这就确定了模型。在实际研究中,也是通过观察数据推测模型是/像高斯分布的、指数分布的、拉普拉斯分布的等等),然后,可以进一步研究,判定这猪的品种、这是圈养猪还是跑山猪还是网易猪,等等(推测模型参数)。 2、概率函数和似然函数P(x|Θ)? 如果θ是已知确定的,x是变量,这个函数叫做概率函数(probability function),它描述对于不同的样本点x,其出现概率是多少。 如果x是已知确定的,θ是变量,这个函数叫做似然函数(likelihood function), 它描述对于不同的模型参数,出现x这个样本点的概率是多少。 【一菜两吃】:这有点像“一菜两吃”的意思。其实这样的形式我们以前也不是没遇到过。例如,f(x,y)=x^y, 即x的y次方。如果x是已知确定的(例如x=2),这就是f(y)=2^y, 这是指数函数。 如果y是已知确定的(例如y=2),这就是f(x)=x^2,这是二次函数。同一个数学形式,从不同的变量角度观察,可以有不同的名字。 二、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(转) 转自: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 https://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981 |
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## 在校每年国奖、每年专业第一,加拿大留学,先后工作于华东师范大学和香港教育大学
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# [最大似然估计(MLE)的最大后验概率估计(MAP)区别详解](https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/13894540.html "发布于 2020-11-09 00:48")
# 最大似然估计(MLE)的最大后验概率估计(MAP)区别详解
## 一、总结
### 一句话总结:
##### 最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种【参数估计方法】
### 1、概率和统计是一个东西吗?
##### 概率是已知模型和参数,推数据。统计是已知数据,推模型和参数。
##### 概率研究的问题是,已知一个模型和参数,怎么去预测这个模型产生的结果的特性(例如均值,方差,协方差等等)。 举个例子,我想研究怎么养猪(模型是猪),我选好了想养的品种、喂养方式、猪棚的设计等等(选择参数),我想知道我养出来的猪大概能有多肥,肉质怎么样(预测结果)。
##### 统计是,有一堆数据,要利用这堆数据去预测模型和参数。仍以猪为例。现在我买到了一堆肉,通过观察和判断,我确定这是猪肉(这就确定了模型。在实际研究中,也是通过观察数据推测模型是/像高斯分布的、指数分布的、拉普拉斯分布的等等),然后,可以进一步研究,判定这猪的品种、这是圈养猪还是跑山猪还是网易猪,等等(推测模型参数)。
### 2、概率函数和似然函数P(x\|Θ)?
##### 如果θ是已知确定的,x是变量,这个函数叫做概率函数(probability function),它描述对于不同的样本点x,其出现概率是多少。
##### 如果x是已知确定的,θ是变量,这个函数叫做似然函数(likelihood function), 它描述对于不同的模型参数,出现x这个样本点的概率是多少。
##### 【一菜两吃】:这有点像“一菜两吃”的意思。其实这样的形式我们以前也不是没遇到过。例如,f(x,y)=x^y, 即x的y次方。如果x是已知确定的(例如x=2),这就是f(y)=2^y, 这是指数函数。 如果y是已知确定的(例如y=2),这就是f(x)=x^2,这是二次函数。同一个数学形式,从不同的变量角度观察,可以有不同的名字。
## 二、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(转)
转自: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
https://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981
具体大家去看这篇文章吧,这里做个总结
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在校每年国奖、每年专业第一,加拿大留学,先后工作于华东师范大学和香港教育大学。
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posted @ 2020-11-09 00:48 [范仁义](https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan) 阅读(533) 评论(0) [收藏]() [举报]()
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