前言 因为最近项目上的需要,才发现MATLAB的统计工具箱中的参数估计函数,觉得很简单很好用,现在把所有的参数估计函数整理一下,并在最后面附上调用示例. 参与人员 由于时间关系,这篇随笔是两个人一起整理的,下面是分工列表: 文字整理:鹏老师      博客:https://www.cnblogs.com/PengLaoShi/ 代码整理:CL_Pan_DUT  博客:https://www.cnblogs.com/CL-Pan/ 参数估计函数 参数估计式统计推断问题,即当总体分布的数学形式已知,

1.安装 将镜像文件内文件解压出来,添加执行权限,否则执行 ./install指令会出错 chmod -R 777 MATALAB 执行如下指令 ./install 2.填入补丁内的密匙 在Matlab 2015b Linux64 Crack目录下的readme.txt 文件内 3.选择不联网安装,安装完之后将Matlab 2015b Linux64 Crack文件夹下的R2015b文件夹拷到安装目录下进行覆盖. 将license_standalone.lic文件拷到安装目录下的licenses

# coding:utf-8 import numpy as np def qq(y,alpha,mu,sigma,K,gama):#计算Q函数 gsum=[] n=len(y) for k in range(K): gsum.append(np.sum([gama[j,k] for j in range(n)])) return np.sum([g*np.log(ak) for g,ak in zip(gsum,alpha)])+\ np.sum([[np.sum(gama[j,k]*(np.

1. 前言 前面博客介绍了CTR预估中的贝叶斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html. 这篇博客主要是介绍如何对贝叶斯平滑的参数进行估计,以及具体的代码实现. 首先,我们回顾一下前文中介绍的似然函数,也就是我们需要进行最大化的目标函数: 下面我们就基于这个目标函数介绍怎样估计参数. 2. 参数估计的几种方法 1. 矩估计 矩估计在这里有点乱入的意思:),因为它其实不是用来最大化似然函数的,而是直接进行参数的近似估计. 矩估

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52626889 使用不完备数据的贝叶斯学习:MLE估计(梯度上升和EM算法).贝叶斯估计. 表示:H[m]表示其值在数据实例o[m](观测)中缺失的变量. 参数估计 与处理完备数据的类似,有两种估计方法:最大似然估计MLE和贝叶斯估计. 使用不完备数据的最大似然估计MLE 梯度上升方法 {优化似然函数算法1} 计算梯度 先考虑相对于一个单一CPD的表值P(x|u)的导数(一个数据的某些变量的一组观测的

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.假定网络结构是固定的,且假定数据集D包含了网络变量的完全观测实例. 参数估计的主要方法有两种:一种基于最大的似然的估计:一种是使用贝叶斯方法. 贝叶斯网的MLE参数估计 最大似然估计MLE [参数估计:最大似然估计MLE] 简单示例:局部似然函数 仅包含两个二元变量的网络,即弧 从上看出,似然函数被

1.IRT模型概述 IRT(item response theory 项目反映理论)模型.IRT模型用来描述被试者能力和项目特性之间的关系.在现实生活中,由于被试者的能力不能通过可观测的数据进行描述,所以IRT模型用一个潜变量 $ \theta $ 来表示,并考虑与项目相关的一组参数来分析正确回答测试项目的概率.目前常见的IRT模型有2-PL模型和3-PL模型.其具体表达式如下: 2-PL模型的表达式如下: $ p_{i,j}(\theta_i) = \frac {1} {1 + \exp\,[

(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: 贝叶斯参数估

参考单纯形法的步骤,MATALAB中的实现如下(求极小值): 注:对于极大值的求解,只需要对目标函数添加负号,求解出来的\(X\),再带入原目标函数即可. function [ X, z ] = simplex( A, b, C ) % 单纯形法的实现 % X: 目标函数的最优解 % z: 目标函数的极小值 % A: 约束函数的系数矩阵 % b: 约束函数的常数列向量 % C: 目标函数的系数向量 [m, n] = size(A); BIndex = n - m + 1 : n; % 基向量下标

机器学习到底学习到了什么,或者说“训练”步骤到底在做些什么?在我看来答案无非是:所谓的“学习”就是把大量的数据归纳到少数的参数中,“训练”正是估计这些参数的过程.所以,除了“参数估计”, 我想不到还有什么更适合用来首先讨论的了. 1.起源 “1801年,意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星.经过40天的跟踪观测后,由于谷神星运行至太阳背后,使得皮亚齐失去了谷神星的位置.随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星,但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果.时年24

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),目的是找到这个值. θ = argmax l(θ) 最大后验估计(Maximum a Posteriori Estimate —— MAP):视θ为一个随机变量,存在分布p(θ),将其先验分布带入,但仍然假设存在最优的参数. θ = argmax l(θ)*p(θ) (即假设θ也是随机变量,存在着先验分

文章转自[机器学习炼丹术] 线性回归解决的是回归问题,逻辑回归相当于是线性回归的基础上,来解决分类问题. 1 公式 线性回归(Linear Regression)是什么相比不用多说了.格式是这个样子的: \(f_{w,b}(x)=\sum_i{w_ix_i}+b\) 而逻辑回归(Logistic Regression)的样子呢? \(f_{w,b}(x)=\sigma(\sum_i{w_ix_i}+b)\) 要记住的第一句话:逻辑回归可以理解为在线性回归后加了一个sigmoid函数.将线性回归变

今天的主角是指数分布,由此导出\(\Gamma\)分布,同样,读者应尝试一边阅读,一边独立推导出本文的结论.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:指数分布的参数估计 Part 2:独立同分布指数分布之和与$\Gamma$分布 Part 3:$\Gamma$分布与其他分布 Part 1:指数分布的参数估计 指数分布是单参数分布族,总体\(X\sim E(\lambda)\)有时也记作\(\mathrm{Exp}(\lambda)\),此

接下来我们就对除了正态分布以外的常用参数分布族进行参数估计,具体对连续型分布有指数分布.均匀分布,对离散型分布有二项分布.泊松分布几何分布. 今天的主要内容是均匀分布的参数估计,内容比较简单,读者应尝试一边阅读,一边独立推导出本文的结论.由于本系列为我独自完成的,缺少审阅,如果有任何错误,欢迎在评论区中指出,谢谢! 目录 Part 1:均匀分布的参数估计 Part 2:次序统计量 Part 3:均匀分布次序统计量与$\beta$分布 Part 1:均匀分布的参数估计 一般说来,离散分布似乎比连续

logistic回归模型的参数估计问题,是可以用最小二乘方法的思想进行求解的,但和经典的(或者说用在经典线性回归的参数估计问题)最小二乘法不同,是用的是"迭代重加权最小二乘法"(IRLS, Iteratively Reweighted Least Squares).本质上不能使用经典的最小二乘法的原因在于,logistic回归模型的参数估计问题不能"方便地"定义"误差"或者"残差". 下面是对经典线性回归问题和logistic

IFS 算法代码 function IFS_draw(M,p) N=; :length(p); eval(['a',num2str(k),'=reshape(M(',num2str(k),',:),2,3);']); end xy=zeros(,N); pp=meshgrid(p); pp=tril(pp); pp=sum(pp,); :N-; a=rand-pp; d=find(a<=); xy(:,k+)=eval([)),)),'(:,3)']); end; P=complex(xy(,:

plot(x) % 绘图语句F = getframe(gcf); %抓取图片imwrite(F.cdata,'myfile.jpg'); %保存图片 然后就可以在默认路径也就是matlab工作目录中找myfile.jpg 插入到需要图片的文档中了:如果考虑到分辨率,就事先在matlab中调好图片大小,再用图片窗口的菜单另存为功能保存为相应格式即可:

这节继续上节的KMeans进行介绍,上节主要是对模糊KMeans方法的原理做了介绍,没有实践印象总是不深刻,前段时间有个师姐让我帮着写了个模糊KMeans的算法,今天就拿她给出的例子来对这个方法做个实践讲解.她给的数据是n个行业在m年内的资源消耗参数,想通过FCM算法对这些行业进行聚类,从而在能耗上对它们进行分类.处理的数据很简单,所以用FCM这种简单的聚类算法就足可以达到要求了.给出数据的一角: 具体处理过程我就不啰嗦了,核心思想就是FCM算法,给出一个具体的流程图 根据步骤我将算法实现分成了

对Kmeans方法相信大家都会不陌生,这是一种广泛被应用的基于划分的聚类算法.首先对它的核心思想做一个简单的介绍: 算法把n个向量xj(1,2…,n)分为c个组Gi(i=1,2,…,c),并求每组的聚类中心,使得非相似性(或距离)指标的价值函数(或目标函数)达到最小.当选择欧几里德距离为组j中向量xk与相应聚类中心ci间的非相似性指标时,价值函数可定义为:      (1.1) 这里Ji是组i内的价值函数.这样Ji的值依赖于Gi的几何特性和ci的位置.一般来说,可用一个通用距离函数d(xk,ci

转自:http://blog.sciencenet.cn/blog-4716-46173.html 对于幂率分布的估计问题是个很复杂的问题(..., the empirical detection and characterization of power laws is made difficult by the large fluctuations that occur in the tail of the distribution. In particular, standard meth