概率密度函数的估计
概率密度估计
概率密度估计
1 概率密度估计
概率密度估计（Probability Density Estimation，简称PDE）也称为密度函数估计，旨在描述一个随机变量X的概率密度函数，从而
帮助准确定量分析研究变量X的特征。
通常，概率密度估计的过程可以分解为两个步骤。
第一步是从样
本中提取该变量的直方图，然后以某种函数形式拟合该直方图，得到
其对应的概率密度函数。
其中，最常用的函数形式为高斯分布（Gaussian Distribution）的普通分布、泊松分布（Poisson Distribution）、多元正态分布（Multivariate Normal Distribution）、双截止分布（Binomial Distribution）、逻辑正态
分布（Log-normal Distribution）等。
第二步就是根据拟合出概率密度函数形状，运用其特点和参数，
得到该变量的最佳估计，便于对样本进行更有效率的分析。
比如，在
高斯分布模型下，样本拟合出的方差可以帮助我们判断数据的稳定性。
概率密度估计被广泛应用于贝叶斯统计分析、学习理论、社会科
学研究等，是发现重要模式并探寻变量分布的重要工具。
总之，概率密度估计是一项核心重要的数据分析技术，其解释力、拟合能力和模型大小的理论基础为研究者们收集总结数据，比较复杂
的变量特征提供了可靠信息。
概率密度函数的估计.
∵ P(Xk| μ )=N(μ ,σ2),P(u)=N(μ 0,σ02)
P ( | X i ) a
k 1
1 1 Xk exp{ 2 2
1 N Xk 2 0 2 a' exp{ [ ]} 2 k 1 0
1 N 1 2 1 N 0 a' ' exp{ [( 2 2 ) 2( 2 Xk 2 ) ]} 2 0 k 1 0
三. 参数估计的基本概念
1. 统计量：样本中包含着总体的信息，总希望通过样本 集把有关信息抽取出来。也就是说，针对不同要求构 造出样本的某种函数，该函数称为统计量。 2. 参数空间：在参数估计中，总假设总体概率密度函数 的形式已知，而未知的仅是分布中的参数，将未知参 数记为 ，于是将总体分布未知参数 的全部可容许 值组成的集合称为参数空间，记为 。 3. 点估计、估计量和估计值：点估计问题就是构造一个 统计量d x1, , xN 作为参数 θ 的估计ˆ ，在统计学中 i i 是属于类别 的几个 称 ˆ 为 θ 的估计量。若 x1 , , xN i 样本观察值，代入统计量d就得到对于第i类的ˆ 的具体 数值，该数值就称为 θ 的估计值。
Xk
T
结论：①μ 的估计即为学习样本的算术平均
②估计的协方差矩阵是矩阵 X k X k 的算术 平均（nⅹn阵列， nⅹn个值）
T
二. 贝叶斯估计
极大似然估计是把待估的参数看作固定的未知量， 而贝叶斯估计则是把待估的参数作为具有某种先验 分布的随机变量，通过对第i类学习样本Xi的观察， 通过贝叶斯准则将概率密度分布P(Xi/θ)转化为后 验概率P(θ/Xi) ，进而求使得后验概率分布最大的 参数估计，也称最大后验估计。 估计步骤：
关于概率密度函数的参数估计课件
a41 a14
a32 a23
v1 b41
a24
v2
b42 b43
w4
v3
a44
a43 a13 a34
b31 v1
w3
b32 b33
a33
v2 v3
模式识别 – 概率密度函数的参数估计
HMM的工作原理
• 观察序列的产生过程：HMM的内部状态转移过程同 Markov模型相同，在每次状态转移之后，由该状态输 出一个观察值，只是状态转移过程无法观察到，只能 观察到输出的观察值序列。
3.1 最大似然估计
• 独立同分布假设：样本集D中包含n个样本：x1，
x2， …, xn，样本都是独立同分布的随机变量 (i.i.d，independent identically distributed)。
• 对类条件概率密度函数的函数形式作出假设，参 数可以表示为参数矢量θ：
pxi,θi
模式识别 – 概率密度函数的参数估计
概率密度函数的估计方法
• 参数估计方法：预先假设每一个类别的概 率密度函数的形式已知，而具体的参数未 知；
– 最大似然估计(MLE, Maximum Likelihood Estimation)；
– 贝叶斯估计(Bayesian Estimation)。
• 非参数估计方法。
模式识别 – 概率密度函数的参数估计
1. begin initialize 样本数n，聚类数K，初始聚类中
心μ1, …, μc；
2. do 按照最近邻μi分类n个样本；
3.
重新计算聚类中心μ1, …, μc；
4. until μi不再改变；
5. return μ1, …, μc;
6. end
密度函数如何求概率密度 -回复
密度函数如何求概率密度-回复标题：概率密度函数求解的基本步骤和方法摘要：在概率论和统计学中，密度函数是描述随机变量取值的概率分布的关键工具之一。
本文将详细介绍概率密度函数的基本概念、求解步骤和常见方法，帮助读者更好地理解和应用概率密度函数。
引言：概率密度函数是概率论中非常重要的概念，它描述了随机变量在各个取值上出现的概率分布。
通过计算概率密度函数，我们可以获得关于随机变量的许多重要统计特征，比如期望值、方差等。
因此，深入了解概率密度函数的求解方法对于理解概率与统计学的基本理论与应用至关重要。
一、概率密度函数的基本概念概率密度函数是描述连续型随机变量概率分布的函数，在统计学中通常用f(x)表示。
与离散型随机变量的概率质量函数（Probability Mass Function，PMF）不同，概率密度函数并不能直接得到某一特定取值的概率。
而是通过计算随机变量落入某一区间内的概率来描述随机变量的分布情况。
二、求解概率密度函数的基本步骤求解概率密度函数通常需要以下几个基本步骤：1. 确定随机变量的取值范围和分布类型：首先，需要确定随机变量的取值范围，即该随机变量在哪个区间内取值。
其次，需要判断随机变量的分布类型，包括正态分布、均匀分布、指数分布等。
2. 基于分布类型建立概率密度函数：根据随机变量的分布类型，可以选择相应的分布函数公式作为概率密度函数的基本形式。
不同的分布类型有不同的数学表达形式，这些表达形式是在经验或理论研究的基础上得出的。
3. 确定概率密度函数的参数：概率密度函数通常有一些参数，如均值、方差等。
通过根据已知的样本数据或者问题的条件，可以求解出这些参数的具体值。
参数的值决定了概率密度函数的具体形状和特征。
4. 求解概率密度函数：根据所选的分布函数公式和参数，将参数值代入公式中，即可得到具体的概率密度函数表达式。
三、常见的概率密度函数求解方法根据不同的分布类型，求解概率密度函数的方法也各不相同。
第三章 概率密度函数的估计
当 0 ≤ x ≤ θ 时 ， p (x | θ ) = 的最大似然估计是
解： 定义似然函数 l (θ ) =
k
1
θ
， 否则为0。证明θ
max x k 。
∏ p (x
k =1
N
k
|θ )
1 dH = 0， 即 − N ⋅ = 0 H (θ ) = ln l (θ ) = − N ln θ ，令 dθ θ 方程的解 θ ＝ ∝ ，但实际问题中，θ ≠∝ 。 1 已知有N个随机样本， 且 0 ≤ x ≤ θ 时 ， p (x | θ ) =
参数估计中的基本概念 统计量 参数空间 点估计、估计量和估计值 区间估计 参数估计判断标准 无偏性 有效性 一致性
3.2最大似然估计
（1）前提假设
参数θ（待估计）是确定（非随机）而未知的量 样本集分成c类，为A1，A2，…，Ac，Aj的样本是 从概率密度为 p x | ω j 的总体中独立抽取出来的。
i =1 i =1 i =1 i =1
N
(
)
N
N
例3.2：设x服从正态分N(μ,σ2)，其中参数μ、 σ2未知，求它们的最大似然估计量。
N
解： 设样本集 A = {x1 , x2 ,..., xN }， 定义似然函数 l (θ ) = ∏ p(xi | θ )
i =1 2 ⎧ ⎡ ( xi − μ ) ⎤ ⎫ ⎪ ⎪ 1 exp⎢− H (θ ) = ln l (θ ) = ∑ ln p (xi | θ ) = ∑ ln ⎨ ⎥⎬ 2 2σ ⎪ i =1 i =1 ⎣ ⎦⎪ ⎭ ⎩ 2π σ 2 N ⎧ ⎫ ( ) x − 1 1 μ 2 i = ∑ ⎨− ln 2π − ln σ − ⎬ 2 2 2σ i =1 ⎩ 2 ⎭ N N 2
知道x求y概率密度的方法
知道x求y概率密度的方法
要求解一个随机变量X的概率密度函数，有以下几种方法：
1. 确定性函数法：如果已知随机变量X的分布函数F(x)，则可以通过求导得到概率密度函数f(x)。
即f(x) = dF(x)/dx。
2. 累积分布函数法：如果已知随机变量X的概率密度函数f(x)，则可以通过对其进行积分得到分布函数F(x)。
即F(x) = ∫f(t)dt，其中t为x的取值区间。
3. 逆变换法：如果已知随机变量Y是经过随机变量X的单调可逆变换得到的，且知道X的概率密度函数f(x)，则可以通过将X与Y联系起来求解Y的概率密度函数。
4. 特殊函数法：对于某些分布函数，可以使用特殊函数求解其概率密度函数。
例如，正态分布的概率密度函数可以使用高斯函数求解。
需要注意的是，以上方法适用于已知随机变量X的分布情况并且求解连续型随机变量的概率密度函数。
对于离散型随机变量，可以使用概率质量函数来描述其分布情况。
概率密度函数的估计与应用
概率密度函数的估计与应用概率密度函数（probability density function，简称PDF）是概率论和数理统计中常用的概念，广泛应用于可变量的分布描述、数据拟合以及随机变量的概率计算中。
在实际应用中，我们经常用到概率密度函数的估计，以求得随机变量的分布特征和统计学参数，从而为数据分析和建模提供有力支撑。
一、概率密度函数的基本概念及分布函数概率密度函数是描述随机变量取值的概率分布的一种数学模型。
简单来说，概率密度函数是一个连续函数，其在某个点的导数表示该点处的概率密度，对于某个区间上的积分则表示该区间内的概率和。
当随机变量服从某一分布时，我们可以通过该分布的概率密度函数来描述其分布特征。
分布函数是概率密度函数的一个相关概念，其所描述的是随机变量取值在某一范围内的累积概率。
与概率密度函数不同的是，分布函数是一个非降的右连续函数，其在某一点的最左极限为该点处的概率。
二、概率密度函数的估计方法根据大数定律和中心极限定理，我们可以利用样本数据来对总体的概率密度函数进行估计。
这里介绍两种常用的概率密度函数估计方法，分别是核密度估计和最大似然估计。
1. 核密度估计核密度估计将样本数据和一个给定的核函数结合起来，通过计算核函数在每个观测值处的值和分布范围，得到在该点处的概率密度函数估计值。
核密度估计的优点在于其所得到的概率密度函数是一个连续函数，并且无需对数据做出具体的分布假设。
2. 最大似然估计最大似然估计是一种常用的参数估计方法，其原理是选择某个分布参数（如均值、方差、形状参数等），使得样本数据在该分布下的概率最大。
对于正态分布、指数分布等常见分布，最大似然估计具有较好的稳健性和准确性。
三、概率密度函数的应用概率密度函数的应用十分广泛，下面将简单介绍几个常见的应用场景。
1. 数据拟合在数据分析和建模中，常常需要使用概率密度函数来对数据进行拟合。
通过使用不同的概率密度函数，可以描述不同类型的随机变量，如正态分布、指数分布、泊松分布等。
概率密度函数的估计非参数估计
概率密度函数的估计非参数估计概率密度函数（Probability Density Function, PDF）的估计是统计学中一项重要的任务，用于描述随机变量的概率分布。
这是一种非参数估计方法，即不对概率分布函数做任何假设，而是通过对样本数据进行分析来估计其分布。
这种非参数估计方法的优点之一是其灵活性，可以应用于各种类型的数据分布。
而参数估计方法则需要对分布函数做出假设，如果假设不合理，估计结果可能会产生偏差。
非参数估计方法通常涉及以下步骤：1.数据收集：从样本数据中获取一组观测值。
2.直方图估计：直方图是一种用于表示数据分布的图形，可以将数据集划分为若干个区间，并计算每个区间内的观测值数量。
通过对直方图进行归一化，可以获得概率密度函数的估计。
3.核密度估计：核密度估计是一种将每个观测值都视为一个概率密度函数的方法。
在估计过程中，为每个观测值放置一个核函数，并对所有核函数求和得到概率密度函数的估计。
4.非参数回归：非参数回归是一种使用滑动窗口来减小噪声的方法。
在非参数回归中，通过在每个数据点周围放置一个窗口，并计算窗口内数据点的平均值或加权平均值来估计概率密度函数。
以上方法都可以用来估计概率密度函数，具体选择哪种方法取决于数据的特点和假设。
非参数估计方法有以下优点：1.适用广泛：非参数估计方法不需要对概率分布函数做出任何假设，因此可以适用于各种类型的数据分布。
2.灵活性：非参数估计方法可以避免对数据分布做出错误的假设，因此对于未知的数据分布可以获得较好的估计。
3.鲁棒性：非参数估计方法对噪声和异常值相对较为鲁棒，不会对这些因素产生过大的影响。
然而，非参数估计方法也存在一些缺点：1.计算复杂度高：非参数估计方法通常需要大量的计算来获得准确的估计结果。
2.模型选择困难：由于非参数估计方法没有对概率分布做出假设，因此对于模型的选择可能比较困难。
在实际应用中，非参数估计方法常常结合参数估计方法使用。
参数估计方法可以提供一些假设的分布函数，而非参数估计方法可以通过对残差分布进行检验来判断假设是否合理。
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14
Hale Waihona Puke 计算方法最大似 然估计
最大似然估计量使似然函数梯度为0 ：
N
θH (θ) |ˆML θ ln p( xk | θ) |ˆML 0 k 1
T
θ
1
...
s
第三章 概率密度密度的估计
15
3.2.2 贝叶斯估计-最大后验概率
用一组样本集K={x1, x2 ,…, xN}估计未知参数θ 未知参数θ视为随机变量，先验分布为 p(θ)，而
第三章 概率密度密度的估计
17
贝叶斯(最小风险)估计
贝叶斯 估计
参数估计的条件风险：给定x条件下，估计量的条 件风险
R(ˆ | x) (ˆ, )p( | x)d
参数估计的风险：估计量的条件风险的期望
R R(ˆ | x)p(x)dx Ed
贝叶斯估计：使风险最小的估计
➢实例：正态分布最小错误率贝叶斯分类器在特
殊情况下，是线性判别函数g(x)=wTx（决策面
是超平面），能否基于样本直接确定w?
选择最佳准则
训练样本集
决策规则： 判别函数
决策面方程
第三章 概率密度密度的估计
7
概率密度估计的方法
引言
类的先验概率P(ωi)的估计：
➢ 用训练数据中各类出现的频率来估计 ➢ 依靠经验
贝叶斯 估计
贝叶斯决策问题: 样本x 决策ai 真实状态wj 状态空间A是离散空间 先验概率P(wj)
贝叶斯参数估计问题： 样本集K={xi} 估计量^s 真实参数s 参数空间S是连续空间 参数的先验分布p(s)
贝叶斯风险最小估计问题：用一组
样本集K={x1, x2 ,…, xN}估计未知 参数θ，使估计带来的风险最小。
第三章 概率密度密度的估计
5
基于样本的Bayes分类器
训练 样本集
P(i | x)
p(x | i )P(i ) p(x | j )P(j )
j
样本分布的 统计特征：
概率
密度函数
引言
决策规则： 判别函数 决策面方程
最一般情况下适用的“最优”分类器：错误 率最小，对分类器设计在理论上有指导意义。
P(i | x)
p(x | i )P(i ) p(x | j )P(j )
j
知识的来源：对问题的一般性认识或一些训练数据
基于样本的两步Bayes分类器设计
➢ 利用样本集估计P(ωi)和p(x|ωi)
➢ 基于上述估计值设计判别函数及分类器
面临的问题：
➢ 如何利用样本集进行估计 ➢ 估计量的评价 ➢ 利用样本集估计错误率
类条件概率密度函数的估计：两大类方法
➢ 参数估计：概率密度函数的形式已知，而表征函数的 参数未知，需要通过训练数据来估计
• 最大似然估计 • Bayes估计
➢ 非参数估计：概率密度函数的形式未知，也不作假设， 利用训练数据直接对概率密度进行估计
• Parzen窗法
• kn-近邻法
第三章 概率密度密度的估计
第三章 概率密度函数的估计
请各位思考的问题
+ 1、我们可以构造一个比贝叶斯规则更好的 分类器吗？
+ 2、利用贝叶斯法则构造分类器的前提条件 是什么？
+ 3、为何要估计密度以及如何估计密度?
Table of Contents
第三章 概率密度密度的估计
3
3.1 引言
分类器
x1
g1
功能结构
x2
g2
ARGMAX
.
a(x)
.
.
.
.
.
xn
gc
基于样本的Bayes分类器：通过估计类条件概 率密度函数，设计相应的判别函数
基于样本的直接确定判别函数方法
第三章 概率密度密度的估计
4
基于样本的Bayes分类器设计
引言
Bayes决策需要已知两种知识：
➢ 各类的先验概率P(ωi) ➢ 各类的条件概率密度函数p(x|ωi)
N
H (θ) ln p(xk | θ)
k 1
第三章 概率密度密度的估计
12
最大似然估计
最大似 然估计
θˆ ML argmax l(θ)
θ
n
argmax
θ
ln
k 1
p(xk
| θ)
第三章 概率密度密度的估计
13
最大似然估计示意图
最大似 然估计
p(K|θ)
ln p(K|θ)
第三章 概率密度密度的估计
获取统计分布及其参数很困难，实际问题中 并不一定具备获取准确统计分布的条件。
第三章 概率密度密度的估计
6
直接确定判别函数
引言
基于样本的直接确定判别函数方法：
➢针对各种不同的情况，使用不同的准则函数， 设计出满足这些不同准则要求的分类器。
➢这些准则的“最优”并不一定与错误率最小相 一致：次优分类器。
10
3.2.1 最大似然估计
Maximum Likelihood (ML)估计
➢估计的参数θ是确定而未知的，Bayes估计方法 则视θ为随机变量。
➢样本集可按类别分开，不同类别的密度函数的参 数分别用各类的样本集来训练。
➢概率密度函数的形式已知，参数未知，为了描述
概率密度函数p(x|ωi)与参数θ的依赖关系，用
8
3.2 参数估计
统计量：总体的某种信息是样本集K={x1, x2 ,…, xN}的某种函数f(K)。
参数空间：总体分布的未知参数θ所有可能 取值组成的集合(Θ)
点估计和区间估计 点估计的估计量(variable)和估计值(value)：
的估计量ˆ d (x1, x2,..., xN ) d (K)
是样本集的函数，它对样本集的一次
实现称为估计值
第三章 概率密度密度的估计
9
估计量的评价标准
估计量的评价标准：无偏性，有效性，一致性
➢无偏性：E( ˆ )=θ ➢有效性：D(ˆ )小，估计更有效 ➢一致性：样本数趋于无穷时，ˆ 依概率趋于θ：
lim P(ˆ ) 0
N
第三章 概率密度密度的估计
p(x|ωi,θ)表示。
独立地按概率密度p(x|θ)抽取样本集
K={x1, x2 ,…, xN}，用K估计未知参数θ
第三章 概率密度密度的估计
11
似然函数
最大似 然估计
似然函数：
l(θ) p(K | θ) p(x1, x2,..., xN | θ)
N
p(xk | θ)
k 1
对数(loglarized)似然函数：
在已知样本集K出现的条件下的后验概率为p(θ|K)
最大后验概率估计-Maximum a posteriori (MAP)
ˆMAP argmax p( | K )
argmax p(K | ) p( )
p(K )
argmax p(K | ) p( )
第三章 概率密度密度的估计
16
贝叶斯决策问题与贝叶斯估计问题