Публикации по теме 'maximum-likelihood'
Линейная регрессия с нуля — 3 метода
Введение:
В первой части этой серии статей мы использовали градиентный спуск. Во второй части серии статей мы реализуем линейную регрессию, используя оценку максимального правдоподобия и максимум апостериорно.
Я рекомендую вам посмотреть это видео «MLE » перед чтением, чтобы лучше понять, о чем пойдет речь в этой статье.
План статьи:
Настройка данных Оценщик максимального правдоподобия Максимум апостериорно Краткое содержание Что дальше
Настройка данных:
Вот копия..
Логистическая регрессия
Введение в логистическую регрессию
Модель линейной регрессии соответствует линии и предсказывает непрерывное значение. Например, мы можем использовать линейную регрессию для оценки стоимости дома. С другой стороны, логистическая регрессия соответствует s-образной (сигмовидной) функции и предсказывает, является ли что-то истинным или ложным. В основном он применяется к задачам бинарной классификации .
В видео ниже вы узнаете о логистической регрессии и рассмотрите проблему бинарной..
Как реализовать код оценки максимального правдоподобия для любого распределения
Руководство по написанию кода MLE для любого дистрибутива менее чем за 5 минут на случай сбоя SciPy.
Ваш проект идет по плану. В какой-то момент вам нужно подогнать к вашим данным довольно необычное распределение, и о чудо, в SciPy его нет. Что вы должны сделать? Даже если статистика и оценка максимального правдоподобия (MLE) не являются вашими лучшими друзьями, не беспокойтесь — реализовать MLE самостоятельно проще, чем вы думаете!
Лучший способ научиться — это практика. В нашем..
Руководство для начинающих по оценке максимального правдоподобия
ВСТУПЛЕНИЕ
Этот блог посвящен тому, как мы можем использовать метод оценки максимального правдоподобия [MLE] в различных сценариях, где иногда мы знаем о распределении вероятностей населения, а иногда нет. Этот блог требует некоторого предварительного понимания общих распределений вероятностей и метода точечной оценки.
НЕКОТОРЫЕ ВАЖНЫЕ ТЕРМИНОЛОГИИ ПЕРЕД ИЗУЧЕНИЕМ MLE:
MVUE: MVUE означает Несмещенный оценщик минимального отклонения . Также известен как лучший оценщик. Это..
Объяснение оценки максимального правдоподобия - нормальное распределение
Википедия определяет оценку максимального правдоподобия (MLE) следующим образом:
«Метод оценки параметров распределения путем максимизации функции правдоподобия, так что в рамках предполагаемой статистической модели наблюдаемые данные являются наиболее вероятными».
Чтобы понять это определение, давайте рассмотрим простой пример. Допустим, у нас есть некоторые непрерывные данные, и мы предполагаем, что они распределены нормально. Предполагая нормальность, мы просто предполагаем, что..
Максимальная вероятность нормального распределения
Максимальная вероятность нормального распределения
Начнем с уравнения для нормального распределения или нормальной кривой.
Он имеет два параметра. Первый параметр, греческий символ μ ( mu ), определяет местоположение нормального распределения значит.
а) меньшее значение для μ сдвигает среднее значение распределения влево .
б) большее значение для μ сдвигает среднее значение распределения вправо .
Второй параметр — греческий символ σ ( сигма ) — это..
ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ И РЕАЛИЗАЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ R
Как линейная регрессия , так и логистическая регрессия являются частью обобщенной линейной модели (GLM), и основное различие между ними заключается в том, что линейная регрессия используется для найти прогнозируемые значения непрерывных зависимых переменных на основе непрерывных независимых переменных, тогда как логистическая регрессия помогает найти и предоставить прогнозируемые вероятности зависимой двоичной переменной, будет ли переменная классифицироваться как 0 и 1 на основе..
