Howtosignalprocessing
- Quelle est la différence entre la carte et ML?
- Pourquoi l'estimation de la carte est-elle plus acceptable que l'estimation ML?
- Quelle est la différence entre l'hypothèse de la carte et l'hypothèse du maximum de vraisemblance?
- Qu'est-ce que le MLE et la carte dans l'apprentissage automatique?
Quelle est la différence entre la carte et ML?
La différence entre le MLE / MAP et l'inférence bayésienne
Mle vous donne la valeur qui maximise la probabilité p (d | θ). Et la carte vous donne la valeur qui maximise la probabilité postérieure p (θ | d). Comme les deux méthodes vous donnent une seule valeur fixe, elles sont considérées comme des estimateurs de points.
Pourquoi l'estimation de la carte est-elle plus acceptable que l'estimation ML?
ML ne nous permet pas d'injecter nos croyances antérieures sur les valeurs probables pour θ dans les calculs d'estimation. La carte permet que le vecteur de paramètre θ peut prendre des valeurs d'une distribution qui exprime nos croyances antérieures concernant les paramètres.
Quelle est la différence entre l'hypothèse de la carte et l'hypothèse du maximum de vraisemblance?
Maxium A postérieur (carte) et maximum de vraisemblance (ML) sont tous deux des approches pour prendre des décisions à partir d'une observation ou d'une preuve. La carte prend en compte la probabilité antérieure des hypothèses considérées. ML ne fait pas.
Qu'est-ce que le MLE et la carte dans l'apprentissage automatique?
L'estimation du maximum de vraisemblance (MLE) et le maximum A postérieur (carte) sont utilisés pour estimer les paramètres d'une distribution. Le MLE est également largement utilisé pour estimer les paramètres d'un modèle d'apprentissage automatique, y compris des Bayes naïfs et une régression logistique.
