最大似然,贝叶斯,最大后验
来源:互联网 发布:淘宝产品为什么下架了 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 00:53
最大似然:
通过求对数化简,可将目标方程转化为最小化均方误差,
特点:忽略先验,最终求得参数的单点估计。
贝叶斯:
特点:考虑先验,求解参数的完整概率密度函数(贝叶斯后验概率分布)
其中P(w)认为设定(如服从均值为0,方差为I的高斯分布)
p(y|X,w):
最大后验(MAP):
特点:将先验转化为最大似然中的惩罚项。许多正规化估计方法,例如权重衰减正则化的最大似然学习,可以被解释为贝
叶斯推断的MAP近似。这个适应于正则化时加到目标函数的附加项对应着log p()。
并非所有的正则化惩罚都对应着MAP 贝叶斯推断。例如,有些正则化项可能不是一
个概率分布的对数。还有些正则化项依赖于数据,当然也不会是一个先验概率分布。MAP贝叶斯推断提供了一个直观的方法来设计复杂但可解释的正则化项。例如,通过混合高斯模型可得到更复杂的正则化项。
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