Verständnis des Unterschieds zwischen Kartenschätzung und ML -Schätzung

1. Was ist der Unterschied zwischen MAP und ML?
2. Warum ist die Kartenschätzung akzeptabler als die ML -Schätzung?
3. Was ist der Unterschied zwischen der Kartenhypothese und der maximalen Wahrscheinlichkeitshypothese?
4. Was ist MLE und Karte im maschinellen Lernen??

Was ist der Unterschied zwischen MAP und ML?

Der Unterschied zwischen MLE/MAP und Bayes'sche Inferenz

MLE gibt Ihnen den Wert, der die Wahrscheinlichkeit p (d | θ) maximiert. Und Karte gibt Ihnen den Wert, der die hintere Wahrscheinlichkeit p (θ | D) maximiert. Da beide Methoden einen einzelnen festen Wert geben, werden sie als Punktschätzer angesehen.

Warum ist die Kartenschätzung akzeptabler als die ML -Schätzung?

ML erlaubt uns nicht, unsere früheren Überzeugungen über die wahrscheinlichen Werte für θ in den Schätzungsberechnung zu injizieren. Die Karte ermöglicht die Tatsache, dass der Parametervektor θ Werte aus einer Verteilung entnehmen kann, die unsere früheren Überzeugungen bezüglich der Parameter ausdrückt.

Was ist der Unterschied zwischen der Kartenhypothese und der maximalen Wahrscheinlichkeitshypothese?

Maximium a posteriori (Karte) und maximale Wahrscheinlichkeit (ML) sind beide Ansätze, um Entscheidungen aus einer Beobachtung oder Beweisen zu treffen. Karte berücksichtigt die vorherige Wahrscheinlichkeit der betrachteten Hypothesen. ML nicht.

Was ist MLE und Karte im maschinellen Lernen??

Sowohl die maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung (MLE) als auch maximal A posterior (MAP) werden verwendet, um Parameter für eine Verteilung abzuschätzen. MLE wird auch häufig verwendet, um die Parameter für ein maschinelles Lernmodell, einschließlich naiver Bayes und logistischer Regression, abzuschätzen.