然后，tanh函数将数值挤压到【-1,1】，解决了sigmoid不是以零为中心的问题，但仍然存在饱和问题。
需要说明的一点是，如果我们假设所有的单个资产收益率都服从正态分布，资产组合的收益率是单个资产收益率的加权和，也服从正态分布，这种情况下，计算VaR只需要对组合的波动率给出估计。如果单个资产收益率不服从正态分布，比如t分布，渐进t分布等等，组合的分布并不是非常容易刻画，因此本篇的实证都假设单个资产收益率均服从正态分布，对于其他分布的建模需要用到copula等模型，在之后几篇中会总结。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 最大似然估计 上一篇（机器学习（2）之过拟合与欠拟合）中，我们详细的论述了模型容量以及由模型容量匹配问题所产生的过拟合和欠拟合问题。这一次，我们探讨哪些准则可以帮助我们从不同的模型中得到特定函数作为好的估计。其中，最常用的准则就是极大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE）。（1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出，但是这个方法通常被
而如此一门小众的语言，居然能盖过著名女影星，登上搜索结果第一条，可见它的火爆程度。
来源：Deephub Imba 本文约1500字，建议阅读9分钟 本文解释了 MLE 的工作原理和方式，以及它与 MAP 等类似方法的不同之处。 什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ，并将其用作
作者：Bowen Tan , Zhiting Hu , Zichao Yang, Ruslan Salakhutdinov, Eric P. Xing
选自shreya-shankar.com 作者：SHREYA SHANKAR 机器之心编译 编辑：小舟、陈萍 很多同学在面临读博和工作的选择时会犹豫不决，这篇文章也许能给你一点启发。 机器学习领域近来受到大模型的冲击，很多小公司表示难以承担大模型的训练费用。但行业中机器学习工程的发展具体是怎样的？ Shreya Shankar 是一位曾在初创公司、谷歌大脑和 Facebook 等担任工程师的机器学习从业者。现在她选择从产业回归学术研究，回到学校攻读博士学位。 SHREYA SHANKAR 她撰写了一篇博
一句话评价: 这可能是市面上(包括国外出版的)你能找到最好的讲python自然语言处理的书了
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。
Nelder-Mead方法是最著名的无导数方法之一，它只使用f的值来搜索最小值。过程：
正则化MF就是在MF的损失函数上加了个正则化项，以便惩罚(在分解矩阵中施加过大的参数)的情况。
---- 新智元专栏 作者：卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练（Cooperative Training），通过交替训练生成器（G）和调和器（M），无需任何预训练即可稳定地降低当前分布与目标分布的JS散度，且在生成性能和预测性能上都超越了以往的算法。对于离散序列建模任务来说，该算法无需改动模型的网络结构，同时计算代价较理想，是一种普适的高效算法。本文是论文第一作者卢思迪带来的解读。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.
International Conference on Learning Representations（ICLR）（国际学习表征会议）是深度学习的顶级会议。ICLR 2020将于2020年 4 月 26 日在埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴举行，本届会议共收到2594篇论文，有687篇被接收，其中48篇orals，108篇spotlights和531篇poster。在这687篇被录用的文章中有34篇是满分论文。上海交通大学计算机系智能交互与认知工程、上海高校重点实验室赵海教授及其合作者的论文被评为ICLR2020满分论文之一。
---- 作者：卢思迪 上海交通大学 【新智元导读】上海交通大学APEX实验室研究团队提出合作训练（Cooperative Training），通过交替训练生成器（G）和调和器（M），无需任何预训
导读：极大似然估计(MLE) 是统计机器学习中最基本的概念，但是能真正全面深入地理解它的性质和背后和其他基本理论的关系不是件容易的事情。极大似然估计和以下概念都有着紧密的联系：随机变量，无偏性质（unbiasedness），一致估计（consistent），asymptotic normality，最优化（optimization），Fisher Information，MAP（最大后验估计），KL-Divergence，sufficient statistics等。在众多阐述 MLE 的文章或者课程中，总体来说都比较抽象，注重公式推导。本系列文章受 3blue1brown 可视化教学的启发，坚持从第一性原理出发，通过数学原理结合模拟和动画，深入浅出地让读者理解极大似然估计。
作者：夏飞 Google | 软件工程师 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 本文作者夏飞，清华大学计算机软件学士，卡内基梅隆大学人工智能硕士，现为谷歌软件工程师。 在这篇文章中，他探讨了机器
本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要
题记：毕业一年多天天coding，好久没写paper了。在这动荡的日子里，也希望写点东西让自己静一静。恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西，有一丁点心得体会想和大家分享下。在此也要特别感谢顾志耐和散沙，让我喜欢上了python。
本文是关于MLE(最大似然估计)与MAP(最大后验概率)的一些自己学习的心得. (本文的重点在于对比MLE和MAP)
极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，是概率论在统计学中的应用。极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。通过若干次试验，观察其结果，利用试验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率为最大，则称为极大似然估计。
最大似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。
在社会科学中将OLS估计应用于回归模型时，其中的一个假设是同方差，我更喜欢常误差方差。这意味着误差方差没有系统的模式，这意味着该模型在所有预测级别上都同样差。
本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要。
申请完Datathon后就会发OA，时间60min 15道选择题，题目相较以往有一些变化，但是不多，整体不算难，以数理统计、机器学习和python编程为主，下面给个汇总版。外资也有很多不错的选择，同学们可以内资、外资一起投，找实习的时候可以多尝试些不同的方向，寻找适合自己并且感兴趣的，为秋招做准备。
前文： EM：Sloan的随机性模型方法 ISME+Microbiome：Sloan随机性方法的发展及代码 介绍了Sloan随机性方法的概念及计算。本文再提供一种计算途径MicEco。 Link: https://github.com/Russel88/MicEco/
本期分享的这份大表格相当的复杂，整理起来费了点时间，但总算是对概率和统计回归的常用命令勾勒出大致框架。里面的有限函数开起来稍微有点陌生
Bassie 从 1 号农场开始巡逻，每条路必须从两个方向各走恰好一遍，最后回到 1 号农场。
先验概率比较好理解，比如 就表示数据的先验概率（prior probability）。
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）
GMM 是由杜达和哈特在 1973 年的论文中提出的无监督学习算法。如今，GMM 已被广泛应用于异常检测、信号处理、语言识别以及音频片段分类等领域。在接下来的章节中，我会首先解释 GMM 及其与 K-均值法的关系，并介绍 GMM 如何定义异常值。然后，我会演示如何使用 GMM 进行建模。
wim+R输入cmd，然后cd到python的pip路径，即安装：pip install scipy即可
这段时间刚好一些准大学生们也开始陆陆续续的收到录取通知书了，即将进入大学，步入新的人生阶段。
以PLSA和LDA为代表的文本主题模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。这类主题模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型，然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了主题模型和相应的模型参数，我们可以有很多重要的应用，比如文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。 1、最大似然估计MLE 首先回顾一下贝叶斯公式 这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解）中，对主成分分析的原理做了总结，本章总结如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 sklearn中PCA介绍 在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA。 除了PCA类以外，最常用的PC
期望最大化算法（Expectation-Maximization Algorithm，简称EM算法）是一种迭代优化算法，主要用于估计含有隐变量（latent variables）的概率模型参数。它在机器学习和统计学中有着广泛的应用，包括但不限于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）以及各种聚类和分类问题。
已知一组数据集 $D={x_1,x_2,…,x_n}$ 是独立地从概率分布 $P(x)$ 上采样生成的，且 $P(x)$ 具有确定的形式（如高斯分布，二项分布等）但参数 $\theta$ 未知。
统计估计的一个特征是即使估计量(弱)一致的，他们也可以包含偏差。即随着样本量的增加，估计量的值收敛（概率）为基础参数的真实值，即期望值估计量可能与真实值有所不同。
推荐系统中常常需要在亿级别的候选集中找到上百个相关的item，俗称DCG问题(Deep candidate generation)。通常处理这类问题采用的类似语言建模的方法。然而显存的推荐系统都存在着曝光偏差，在候选集多的时候这个偏差更加的严重，导致模型只学习了曝光多的样本，因此这篇论文《Contrastive Learning for Debiased Candidate Generation in Large-Scale Recommender Systems》使用了对比学习去解决曝光偏差问题,该方法已经成功部署在淘宝，并且效果有显著提升。
众所周知，R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有：矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法（Jackknife）、自助法（Bootstrap）的相关内容。 点估计是参数估计的一个组成部分。有许多的估计方法与估计理论，具体内容可以参见lehmann的《点估计理论》（推荐第一版，第二版直接从UMVU估计开始的） 一、矩估计 对于随机变量来说，矩是其最广泛，最常用的数字特征，母体的各阶矩一般与的分布中所含的未知参数有关，有的甚至就等
在这篇文章中，我将用数学解释逻辑回归，介绍逻辑回归、sigmoid函数以及最大似然估计三者之间的关系。然后使用python中的梯度下降实现一个逻辑回归示例。本文主要包括五个问题：
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。
在机器学习和统计学领域中，似然函数（Likelihood Function）是一个至关重要的概念。它不仅是参数估计的基础，而且在模型选择、模型评估以及众多先进的算法和技术中都有着广泛的应用。本文旨在全面但深入地探讨似然函数，从其基本定义和性质到在不同机器学习问题中的具体应用。
极大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）是很常用的参数估计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，... ，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。也就是说，如果已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值（请参见“百度百科”）。
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