概率密度估计
来源:互联网 发布:最终幻想模型制作软件 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 09:19
参数估计和非参数估计(监督参数估计和非监督参数估计)组成了概率密度估计。
参数估计分频率派的最大似然估计和概率派的贝叶斯估计,MLE基本就是写出似然函数—取log—求最大似然函数时的参数,如果似然函数不可导或很难求导,就应用用EM算法的迭代计算的思想估参;贝叶斯估计理解朴素贝叶斯公式就可以了。
非参数估计分三种,直方图、Parzen窗法(核密度估计)和Kn近邻法
直方图很好理解,核密度估计在直方图的基础上多了一个平滑数据的核函数(kernal function),kn近邻估计于核密度估计不同点在于dk(x)函数表示样本点到所有样本点都计算欧式距离,k=1,2,…n.函数值依次变大,dk(x)最大。
其实,在机器学习中,我们遇到的权重(权值函数)可以都看成一种概率分布,更宽的理解只要能用数据衡量的,我们都应该尝试用一个概率密度的模型去表示样本数据。
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