极大似然估计与贝叶斯估计

序言

本序言是对整体思想进行的一个概括。若没有任何了解，可以先跳过，最后回来看看；若已有了解，可以作为指导思想。
极大似然估计与贝叶斯估计是统计中两种对模型的参数确定的方法，两种参数估计方法使用不同的思想。前者来自于频率派，认为参数是固定的，我们要做的事情就是根据已经掌握的数据来估计这个参数；而后者属于贝叶斯派，认为参数也是服从某种概率分布的，已有的数据只是在这种参数的分布下产生的。所以，直观理解上，极大似然估计就是假设一个参数 θ ，然后根据数据来求出这个θ . 而贝叶斯估计的难点在于p(θ) 需要人为设定，之后再考虑结合MAP （maximum a posterior）方法来求一个具体的θ .
所以极大似然估计与贝叶斯估计最大的不同就在于是否考虑了先验，而两者适用范围也变成了：极大似然估计适用于数据大量，估计的参数能够较好的反映实际情况；而贝叶斯估计则在数据量较少或者比较稀疏的情况下，考虑先验来提升准确率。

预知识

为了更好的讨论，本节会先给出我们要解决的问题，然后给出一个实际的案例。这节不会具体涉及到极大似然估计和贝叶斯估计的细节，但是会提出问题和实例，便于后续方法理解。

问题前提

首先，我们有一堆数据D={x1,x2,...,xn} ，当然这些数据肯定不是随便产生的，我们就假设这些数据是以含有未知参数θ 某种概率形式（如Bernoulli分布即0-1分布）分布的。我们的任务就是通过已有的数据，来估计这个未知参数θ 。估计这个参数的好处就在于，我们可以对外来的数据进行预测。

问题实例

假设一个抛硬币实验，我们之前不知道这些硬币是不是正反均匀的，也许硬币正反不等，假设正面向上设为1的概率为ρ ，反面向上设为0为（1−ρ） . 我们进行了3次实验，得到两次正面，一次反面，即序列为′110′ 。这里，D=(1,1,0) ，θ=ρ 。

符号说明

这里给出一些符号表示。可看到不理解时过来查看。

符号	含义
D	已有的数据(data)
θ	要估计的参数(parameter)
p(θ)	先验概率(prior)
p(θ|D)	后验概率(posterior)
p(D)	数据分布(evidence)
p(D|θ)	似然函数(likelihood of θ w.r.t. D )
p(x,θ|D)	已知数据条件下的x,θ 概率

方法介绍

这一节将会详细阐明极大似然估计和贝叶斯估计，要注意到两种方法在面对未知参数θ 时采用的不同态度。

极大似然估计

模型推导

极大似然估计法认为参数是固有的，但是可能由于一些外界噪声的干扰，使数据看起来不是完全由参数决定的。没关系，数学家们觉得，虽然有误差存在，但只要让在这个数据给定的情况下，找到一个概率最大的参数就可以了。那问题其实就变成了一个条件概率最大的求解，即求使得p(θ|D) 最大的参数θ ，形式化表达为求解

argmaxθp(θ|D)(1)

而根据条件概率公式有

p(θ|D)=p(D|θ)p(θ)p(D).(2)

因为我们在极大似然估计中假设 θ 是确定的，所以p(θ) 就是一个常数。p(D) 同样是根据已有的数据得到的，也是确定的，或者我们可以把其看作是对整个概率的一个归一化因子。这时候，求解公式(1) 就变成了求解

argmaxθp(D|θ)(3)

的问题。
(3) 式中的p(D|θ) 就是似然函数，我们要做的就是求一个是似然最大的参数，所以称为极大似然估计。
想求解这个问题，需要假设我们的数据是相互独立的。D={x1,x2,x3,...,xn} ，这时候有

p(D|θ)=∏i=1np(xi|θ)，(4)

一般对(4)式取对数求解对数极大似然，就可以把连乘变成求和，然后求导取极值点就是要求的参数值，不在此赘述。

实例

为了便于理解，我们以之前的抛硬币实验作为实例。
回到当时我们一开始抛硬币实验，D=(1,1,0) , θ=ρ 的话，我们可以得到

p(D|θ)=p(x1|ρ)p(x2|ρ)p(x3|ρ)=p(1|ρ)p(1|ρ)p(0|ρ)=ρ∗ρ∗(1−ρ)(5)

然后使用对数极大似然估计就可以得到参数ρ 的值了。

贝叶斯估计

考虑到这节对先验概率(prior)这个概念用的次数比较多，我们首先先介绍先验与后验概率是什么，怎么得到；其次会介绍贝叶斯估计模型的推导过程；最后会举一个例子来加深理解。

先验概率、后验概率

先验概率(prior)与后验概率(posterior)简称为先验和后验。这两个概念其实是来自于贝叶斯定理，相信学过概率论的一定有所了解。在此试作简单介绍。
之前提到的先验概率到底是什么呢？，毫无疑问必须得与放在一起来介绍。一个先一个后，我们肯定是针对同一个事物才有先后之分，如果针对两个事物，先后不是没有意义了么？那这个共同的对象，就是我们的参数θ 。后验概率是指掌握了一定量的数据后我们的参数分布是怎么样的，表示为p(θ|D) ；那先验就是在没有掌握数据后我们的参数怎么分布。

看到这里，你可能会问：如果连数据都没有，我怎么知道我的参数是怎么分布的？你提出这个问题，就说明你是一个赤裸裸的频率派学家，你需要通过数据来得到你的参数！而这并不是贝叶斯派的考虑，贝叶斯估计最重要的就是那个先验的获得。虽然你这次的一组数据，比如说扔三次硬币产生的序列是（110）这样分布的，但是其实我根据我历史的经验来看，一枚硬币正反面其实很有可能是按照均匀分布来的，只不过可能因为你抛得次数少了所以产生了不是均匀分布的效果。所以我要考虑我以往的经验在里面。

你可能又会问：那你这个均匀分布不就是完全猜来的嘛，你怎么知道我这次是不是一样的硬币呢？没错！就是“猜来的”。先验在很多时候完全是假设，然后去验证有的数据是否吻合先验猜想，所以这里的猜很重要。还要注意，先验一定是与数据无关的，你不能看到了数据再做这些猜想，一定是没有任何数据之前你就猜了一个参数的先验概率。

有个这部分知识，我们可以开始推导贝叶斯估计模型了。

模型推导

还是继续上面的模型，注意公式(2) 其实是一个很概括的模型，既没有对概率形式以及概率参数进行定义，也没有运用到参数固定与否的思想，所以公式(2) 同样适用于贝叶斯模型，我们仍然想对该式进行处理得出我们的贝叶斯估计方法。照抄下来(2) 式为

p(θ|D)=p(D|θ)p(θ)p(D).

此时，这里面除了分母可以看作是一个归一化因子外，其余均是概率分布的函数。也就是说，无法再像极大似然估计那样将先验概率(p(θ) )看作一个常量。这时候就需要考虑用到我们的先验概率了。我们这次把分母也展开来看看，根据全概率公式1得到

p(D)=∫θp(D|θ)p(θ)dθ.(6)

我们来把这个式子(4)

p(D|θ)=∏i=1np(xi|θ)

和式子(6) 一起带入(2) 式，得到

p(θ|D)=(∏ni=1p(xi|θ))p(θ)∫θ(∏ni=1p(xi|θ))p(θ)dθ(7)

至此，我们就完成了对贝叶斯估计模型的推到过程。有人会问，怎么就完成了？还有那么长一段公式，我们怎么计算啊？其实仔细看看(7) 式，其实这些符号我们都是知道的，我们就通过下面的实例来详述。

实例

式(7) 中的符号有先验，根据之前对先验的介绍，这是在没有数据之前我们就已经知道的函数了。知道是什么意思？不妨还是在那个抛硬币试验中，我们假设这个θ(ρ) 的先验概率是服从

fρ(ρ)=6ρ(1−ρ)(8)

概率分布的。如图

然后(∏ni=1p(xi|θ)) 也已经知道是ρ∗ρ∗(1−ρ) 了。这时要的事情，其实就是把所有已知的全都一股脑带进去就可以了。有人问，已知概率分布怎么知道概率，我想这个问题，可以去概率论的书上找找。

但是，其实做到这一步，我们会发现虽然解决了问题，但是又会带来新的问题，因为在解决这一类贝叶斯估计的问题的时候，我们让参数以某种概率密度函数分布，就会导致在计算过程中不可避免的高复杂度，人们为了计算上的方便，就提出不再是把所有的后验概率p(θ|D) 都找出来，而是仍然采用类似于极大似然估计的思想，来极大后验概率(Maximum A Posterior)，得到这种简单有效的叫做MAP（前面英文的首字母）的算法。下面我们再一步步介绍一下MAP。

极大后验概率(MAP)

虽然本节独自成为一节，但是其实是隶属于贝叶斯估计的，属于贝叶斯估计里面的一个trick，放弃一点的准确性，来极大提升算法性能。所以，这个部分不能算是模型，只能算是算法。
MAP（Maximum A Posterior）的理论依据是绝大部分情况下，参数值最有可能出现在概率最大点附近。为了说清楚MAP的来龙去脉，本节将首先介绍如何利用贝叶斯估计的参数进行预测，然后分析直接使用之前得到的后验概率有什么不好，最后介绍MAP算法做的工作。

使用贝叶斯估计的参数做预测

前一节中，我们通过贝叶斯估计得到了后验概率p(θ|D) 。那么这个后验概率能用来做什么呢？当然，就比如我们一直在说的那个例子，得到了数据D=(110) ，还想预测第四次得到的结果什么是什么怎么办？我们当然就需要计算p(1|D) 和p(0|D) 看看谁大谁小，哪个更有可能发生。这里，为了泛化，我们将问题再次形式化一下为

已知数据D=(x1,x2,...,xn) ，预测新的数据x 的值。

这个问题还有很多细节，比如先验概率，后验概率，数据分布等一些细节，因为前面已经介绍过了，这里为了突出重点，不再重复。在此需要关注的是，所谓预测新的数据的值，其实就是能够在已知数据D 的情况下，找到数据的数学期望2。即求

E(x|D)=∫xxp(x|D)dx.(9)

也就是我们需要求p(x|D) ，这该怎么办？其实这个式子比较迷惑人的点就在于，它内藏了一个参数，也就是x的分布其实与参数是有关的，但是又参数θ 是服从某种概率分布的，要对参数所有可能的情况都考虑就得到了

p(x|D)=∫θp(x,θ|D)dθ(10)

这一式子。
接下来还是运用基本的条件概率公式

p(x,θ|D)=p(x|θ,D)p(θ|D).(11)

对这一句公式的解释就是，x 和θ 在已知数据D 的条件下的概率，等于x 在已知θ 和数据D 的条件下的概率乘θ 在已知数据D 的条件下的概率。为什么我要费这个心来说这个，一方面是我为了方便大家理解这个多维条件概率符号的含义，另一方面更重要的是右边式子的第一项p(x|θ,D) 可这样

p(x|θ,D)=p(x|θ)

化简。为什么？因为我们从数据里面得到的东西对一个新的数据来说，其实只是那些参数，所以对x 而言，θ 就是D ，两者是同一条件。
那么(10) 式就变成了3

p(x|D)=∫θp(x,θ|D)dθ=∫θp(x|θ)p(θ|D)dθ.(12)

p(x|θ) 是已知的(例如在我们的问题里面可以是p(1|ρ) 或者p(0|ρ))；p(θ|D) 也是已知的，我们在贝叶斯估计中已经通过(7) 式求出来了。所以这个式子完全就是一个只含有x 的函数，带入(9) 式完全可以计算出来数学期望。但是！这里面我忽略了一个事实，这里面存在什么困难呢？下面会帮助大家分析。

贝叶斯估计中的一个困难

还是回到(12) 式，这里面的困难是参数是随机分布的，我们需要考虑到每一个可能的参数情况然后积分，这种数学上的简单形式，其实想要计算出来需要大量的运算。那我们不妨退而求其次，我找一个跟你差不多效果的后验概率，然后就只计算这个后验带入计算。那么什么样的后验概率和对所有可能的θ 积分情况差不多呢？想法就是，找一个θ 能够最大化后验概率，怎么才能最大化后验概率呢？

MAP算法

其实最大化后验概率还是老一套，最大化(7) 式，对(7)式观察发现，其实分母只是一个归一化的因子，并不是θ 的函数。真正有效的其实就是要最大化我们的分子，于是使用

θMAP=argmaxθ∏i=1np(xi|θ)p(θ)(13)

这其实与极大似然估计形式上很相似，但是主要区别在于运用了一个先验概率在这个极大化里面。参数都已经计算出来了，其他过程，其实还是按照极大似然来做就行了，不用再按照贝叶斯一样对所有可能的参数情况都考虑在求积分了。

总结

全文对比分析了极大似然估计和贝叶斯估计，在进行参数估计的过程中，极大似然估计是想让似然函数极大化，而考虑了MAP算法的贝叶斯估计，其实是想让后验概率极大化。主要区别在于估计参数中，一个考虑了先验一个没有考虑先验，主要区别看(3) ，(13) 式。

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参考文献

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1. 贝叶斯定理
   https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E5%AE%9A%E7%90%86 ↩
2. Andrew’s notes (note5)
   http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html ↩
3. Pattern Recognition and Machine Learning
   http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition%20And%20Machine%20Learning%20-%20Springer%20%202006.pdf ↩