(学习这部分内容大约需要40分钟)

摘要

在贝叶斯参数估计中, 除了先验是特别选定的情况下, 通常要积分掉所有模型参数是没有解析解的. 在这种情况下, 最大后验(maximum a posteriori, MAP)估计是一种常用的近似. 在MAP中, 我们选择最大化后验的参数. 尽管这种方法提供了计算方便, 但它也是有缺点的, 比如对于重新参数化(reparameterization)它不是不变的, 并且MAP估计可能不是后验的代表.

预备知识

学习MAP参数估计需要以下预备知识:

学习目标

  • 知道MAP参数估计的定义
  • 为什么后验的众数可能不是后验的代表点?
  • 为什么MAP估计对于重新参数化(reparameterization)不是不变的?

核心资源

(阅读/观看其中一个资源)

付费

  • Machine Learning: a Probabilistic Perspective(MLAPP)
    简介: 一本非常全面的研究生机器学习教材
    位置: Section 5.2.1, pages 149-152
    网站
    作者: Kevin P. Murphy
  • Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques
    简介: 一本非常全面的研究生概率AI教材
    位置: Section 17.4.4, pages 751-754
    网站
    作者: Daphne Koller,Nir Friedman

返回贝叶斯机器学习路线图

MAP参数估计的更多相关文章

  1. something about Parameter Estimation (参数估计)

    点估计 Point Estimation 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimate —— MLE):视θ为固定的参数,假设存在一个最佳的参数(或参数的真实值是存在的),目的 ...

  2. PGM：贝叶斯网的参数估计

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52578631 本文讨论(完备数据的)贝叶斯网的参数估计问题:贝叶斯网的MLE最大似然估计和贝叶斯估计. ...

  3. 频率学派与贝叶斯学派（先验分布与后验分布，MLE和MAP）

    频率学派(古典学派)和贝叶斯学派是数理统计领域的两大流派. 这两大流派对世界的认知有本质的不同:频率学派认为世界是确定的,有一个本体,这个本体的真值是不变的,我们的目标就是要找到这个真值或真值所在的范 ...

  4. 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

    转载声明:本文为转载文章,发表于nebulaf91的csdn博客.欢迎转载,但请务必保留本信息,注明文章出处. 原文作者: nebulaf91 原文原始地址:http://blog.csdn.net/ ...

  5. 【机器学习基本理论】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

    [机器学习基本理论]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://mp.csdn.net/postedit/81664644 最大似然估计(Maximu ...

  6. 【机器学习基本理论】详解最大后验概率估计（MAP）的理解

    [机器学习基本理论]详解最大后验概率估计(MAP)的理解 https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81628065 最大似然估计(M ...

  7. 最大似然估计 （MLE）与 最大后验概率（MAP）在机器学习中的应用

    最大似然估计 MLE 给定一堆数据,假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的,可是我们并不知道这个分布具体的参,即“模型已定,参数未知”. 例如,对于线性回归,我们假定样本是服从正态分布,但是不知道 ...

  8. 机器学习（二十五）— 极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计、最大后验概率估计（MAP）区别

    最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum aposteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种参 ...

  9. 【模式识别与机器学习】——最大似然估计 （MLE） 最大后验概率（MAP）和最小二乘法

    1) 极/最大似然估计 MLE 给定一堆数据,假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的,可是我们并不知道这个分布具体的参,即“模型已定,参数未知”.例如,我们知道这个分布是正态分布,但是不知道均值和 ...

随机推荐

  1. linux内核seq_file接口

    seq相关头文件linux/seq_file.h,seq相关函数的实现在fs/seq_file.c.seq函数最早是在2001年就引入了,但以前内核中一直用得不多,而到了2.6内核后,许多/proc的 ...

  2. 【转】26张PPT让你告别拖延症

    不论你如何富有,你都赚不到更多的时间,你也回不到过去.没有那么多的假如,只有指针滴答的时光飞逝和你应该好好把握的现在. 可能的话,请仔细读读PPT原件而不要只是看翻译吧. 1.时间常有,时间优先. 2 ...

  3. [转]C# RichTextBox不用滚动条

    转自:http://blog.csdn.net/happy09li/article/details/7444912 第一种思路: richTextBox1.ScrollBars = RichTextB ...

  4. 【转载】解决Windows和Ubuntu时间不一致的问题

    大家在切换操作系统的时候会发现一个问题, Windows 和Ubuntu的时间会出现不一致的情况.在 Windows 中把时间设置正确了过后,回到在 Ubuntu 后系统的时间又不一样了,在 Ubun ...

  5. 半个月使用rust语言的体验

    从第一次下载rust语言的编译器到今天刚好第14天. 简单说一下对这个语言的感觉吧. 一.性能 把以前用java写的一个中文地址切分的算法,用rust重新实现了一下(https://github.co ...

  6. 解决：According to TLD or attribute directive in tag file, attribute value does not accept any express。

    http://blog.csdn.net/lzblog/article/details/22076893 ——————————————————————————————————————————————— ...

  7. PHP开发安全问题总结

    php给了开发者极大的灵活性,但是这也为安全问题带来了潜在的隐患,近期需要总结一下以往的问题,在这里借翻译一篇文章同时加上自己开发的一些感触总结一下. 简介 当开发一个互联网服务的时候,必须时刻牢记安 ...

  8. snapshots On Vmware

    快照使用 编辑 如果你创建了多于一个的虚拟机快照,那么,你将有多个还原点可以用于恢复.当你创建了一个快照,那快照些现在可写的在那个点上就变成了只读的.使用in-file delta技术就能创建新文件记 ...

  9. 取消excel 工作保护 密码的宏

    Option Explicit Public Sub AllInternalPasswords() ' Breaks worksheet and workbook structure password ...

  10. 【转】VSCode Web开发插件

    Web开发必备插件 1.Beautify - HTML.CSS.JS.JSON语法高亮 语法高亮,你懂的.   Beautify 2.Auto rename tag - 自动重命名标签 在HTML, ...