【机器学习基本理论】详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解

【机器学习基本理论】详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解

 

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最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很容易弄混它们。

 

下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。先讲解MLE的相应知识。

 

但别急，我们先从概率和统计的区别讲起。

 

1概率和统计是一个东西吗？

 

概率（probabilty）和统计（statistics）看似两个相近的概念，其实研究的问题刚好相反。

 

概率研究的问题是，已知一个模型和参数，怎么去预测这个模型产生的结果的特性（例如均值，方差，协方差等等）。

 

 举个例子，我想研究怎么养猪（模型是猪），我选好了想养的品种、喂养方式、猪棚的设计等等（选择参数），我想知道我养出来的猪大概能有多肥，肉质怎么样（预测结果）。

 

统计研究的问题则相反。统计是，有一堆数据，要利用这堆数据去预测模型和参数。

 

仍以猪为例。现在我买到了一堆肉，通过观察和判断，我确定这是猪肉（这就确定了模型。在实际研究中，也是通过观察数据推测模型是／像高斯分布的、指数分布的、拉普拉斯分布的等等），然后，可以进一步研究，判定这猪的品种、这是圈养猪还是跑山猪还是网易猪，等等（推测模型参数）。

 

一句话总结：概率是已知模型和参数，推数据。统计是已知数据，推模型和参数。

显然，本文解释的MLE和MAP都是统计领域的问题。它们都是用来推测参数的方法。为什么会存在着两种不同方法呢？ 这需要理解贝叶斯思想。我们来看看贝叶斯公式。

 

2贝叶斯公式到底在说什么？

 

                       

 

这个式子就很有意思了。

 

想想这个情况。一辆汽车（或者电瓶车）的警报响了，你通常是什么反应？有小偷？撞车了？ 不。。 你通常什么反应都没有。因为汽车警报响一响实在是太正常了！每天都要发生好多次。本来，汽车警报设置的功能是，出现了异常情况，需要人关注。然而，由于虚警实在是太多，人们渐渐不相信警报的功能了。

 

贝叶斯公式就是在描述，你有多大把握能相信一件证据？（how much you can trust the evidence）

 

我们假设响警报的目的就是想说汽车被砸了。把A计作“汽车被砸了”，B计作“警报响了”，带进贝叶斯公式里看。我们想求等式左边发生A|B的概率，这是在说警报响了，汽车也确实被砸了。汽车被砸引起（trigger）警报响，即B|A。

 

但是，也有可能是汽车被小孩子皮球踢了一下、被行人碰了一下等其他原因（统统计作~A），其他原因引起汽车警报响了，即B|~A。

 

那么，现在突然听见警报响了，这时汽车已经被砸了的概率是多少呢（这即是说，警报响这个证据有了，多大把握能相信它确实是在报警说汽车被砸了）？

 

想一想，应当这样来计算。用警报响起、汽车也被砸了这事件的数量，除以响警报事件的数量（这即【式1】）。

 

进一步展开，即警报响起、汽车也被砸了的事件的数量，除以警报响起、汽车被砸了的事件数量加上警报响起、汽车没被砸的事件数量（这即【式2】）。

 

可能有点绕，请稍稍想一想。

 

再思考【式2】。想让P(A|B)=1，即警报响了，汽车一定被砸了，该怎么做呢？让P(B|~A)P(~A)=0即可。很容易想清楚，假若让P(~A)=0，即杜绝了汽车被球踢、被行人碰到等等其他所有情况，那自然，警报响了，只剩下一种可能——汽车被砸了。这即是提高了响警报这个证据的说服力。

 

从这个角度总结贝叶斯公式：做判断的时候，要考虑所有的因素。 老板骂你，不一定是你把什么工作搞砸了，可能只是他今天出门前和太太吵了一架。

 

再思考【式2】。观察【式2】右边的分子，P(B|A)为汽车被砸后响警报的概率。姑且仍为这是1吧。但是，若P(A)很小，即汽车被砸的概率本身就很小，则P(B|A)P(A)仍然很小，即【式2】右边分子仍然很小，P(A|B)还是大不起来。 

 

这里，P(A)即是常说的先验概率，如果A的先验概率很小，就算P(B|A)较大，可能A的后验概率P(A|B)还是不会大（假设P(B|~A)P(~A)不变的情况下）

 

从这个角度思考贝叶斯公式：一个本来就难以发生的事情，就算出现某个证据和他强烈相关，也要谨慎。

 

证据很可能来自别的虽然不是很相关，但发生概率较高的事情。 发现刚才写的代码编译报错，可是我今天状态特别好，这语言我也很熟悉，犯错的概率很低。因此觉得是编译器出错了。 ————别，还是先再检查下自己的代码吧。

 

好了好了，说了这么多，下面言归正传，说一说MLE。

 

——————不行，还得先说似然函数（likelihood function）

 

3似然函数

似然（likelihood）这个词其实和概率（probability）是差不多的意思，Colins字典这么解释：The likelihood of something happening is how likely it is to happen. 你把likelihood换成probability，这解释也读得通。

 

但是在统计里面，似然函数和概率函数却是两个不同的概念（其实也很相近就是了）。

 

对于这个函数P(x|theta)

输入有两个：x表示某一个具体的数据；theta表示模型的参数。

如果theta是已知确定的，x是变量，这个函数叫做概率函数(probability function)，它描述对于不同的样本点x，其出现概率是多少。

如果x是已知确定的，theta是变量，这个函数叫做似然函数(likelihood function), 它描述对于不同的模型参数，出现x这个样本点的概率是多少。

 

这有点像“一菜两吃”的意思。其实这样的形式我们以前也不是没遇到过。例如，f(x,y)=x^y,既x的y次方。如果x是已知确定的(例如x=2)，这就是f(y)=2^y 这是指数函数。 如果y是已知确定的(例如y=2)，这就是f(x)=x^2，这是二次函数。

 

同一个数学形式，从不同的变量角度观察，可以有不同的名字。

 

这么说应该清楚了吧？ 如果还没讲清楚，别急，下文会有具体例子。

 

现在真要先讲讲MLE了。。

 

4最大似然估计（MLE）

假设有一个造币厂生产某种硬币，现在我们拿到了一枚这种硬币，想试试这硬币是不是均匀的。即想知道抛这枚硬币，正反面出现的概率（记为theta）各是多少？

 

这是一个统计问题，回想一下，解决统计问题需要什么？ 数据！

 

于是我们拿这枚硬币抛了10次，得到的数据(x0)是：反正正正正反正正正反。我们想求的正面概率θθ是模型参数，而抛硬币模型我们可以假设是 二项分布。

 

 

可以看出，在theta=0.7时，似然函数取得最大值。

 

这样，我们已经完成了对θ的最大似然估计。即，抛10次硬币，发现7次硬币正面向上，最大似然估计认为正面向上的概率是0.7。（ummm..这非常直观合理，对吧？）

 

且慢，一些人可能会说，硬币一般都是均匀的啊！ 就算你做实验发现结果是“反正正正正反正正正反”，我也不信theta=0.7。这里就包含了贝叶斯学派的思想了——要考虑先验概率。 为此，引入了最大后验概率估计。

 

下一讲会讲到最大后验概率估计！

 

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