给定一个概率分布，假定其概率密度函数（连续分布）或概率聚集函数（离散分布）为，以及一个分布参数，我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样，通过利用，我们就能计算出其概率： 但是，我们可能不知道的值，尽管我们知道这些采样数据来自于分布。那么我们如何才能估计出呢？一个自然的想法是从这个分布中抽出一个具有个值的采样，然后用这些采样数据来估计. 一旦我们获得，我们就能从中找到一个关于的估计。最
最大似然估计和最大后验概率估计及其在机器学习中的应用在现实生活和机器学习的预测阶段中，我们一般都是使用固定的或者已经训练好的参数去预测一件事情发生的概率和新输入样本的输出。比如我们认为硬币是均匀的，去预测抛一次硬币的时候，正面朝上的概率；又或者训练出一个概率模型，预测病人在有某些症状的情况下患有癌症的概率。但我们还有可能需要去判断一枚硬币是否均匀，以及训练出一个学习器。那么我们就需要做实验或者训练
最大似然估计最大似然估计的概念 最大似然估计是一种概率论在统计学上的概念，是参数估计的一种方法。给定观测数据来评估模型参数。也就是模型已知，参数未定。 已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体参数不太清楚，参数估计通过若干次的实验，观察其结果，利用结推出参数的大概值。最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，所以干脆值把这
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2024-01-02 11:27:48
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似然函数（Likelihood function、Likelihood） 在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。概率用于在已知一些参数
# 机器学习中的最大似然估计（MLE）
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种统计方法，用于估计模型参数的值，使得观察数据在给定模型的情况下的似然最大。在机器学习中，MLE被广泛用于各种模型，比如线性回归、逻辑回归等。本文将引导你了解如何实现最大似然估计的过程，并提供相关的代码示例。
## 整体流程
以下是实现最大似然估计的基本流程，表格中
https://www.toutiao.com/a6672959716013900301/生活实例我们在生活中就经常应用到最大似然估计的思想。比如你高中的班主任上课时从教室门缝进行扒头观测，10 次独立观测的结果显示，小明同学睡觉 8 次，听讲 2 次，班主任由此推断小明上课经常不好好听讲，班主任的推断应用的就是极大似然估计的思想。具体而言，最大似然估计有以下特点。...
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2019-03-29 08:35:55
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# 最大似然估计在机器学习中的应用
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种用于参数估计的统计方法，广泛应用于机器学习中。通过在给定观测数据的条件下，找到使得观测数据出现的概率最大化的参数，MLE帮助我们建立更可靠的模型。
## 最大似然估计的基本原理
最大似然估计的核心思想是基于观测数据 \(X\) 来估计未知参数 \(\theta\)。给
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归功于英国的统
原创
2021-03-24 20:43:03
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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归功于英国的统
原创
2021-03-24 20:42:55
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机器学习（2）之过拟合与欠拟合昱良机器学习算法与Python学习过拟合与欠拟合上一篇（机器学习（1）之入门概念），我们介绍了机器学习所解决的问题，以及哪些种类的机器学习方法。本文我们主要从模型容量的选择出发，讲解欠拟合和过拟合问题。机器学习的主要挑战任务是我们的模型能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不是仅仅在训练数据集上效果良好。这儿，将在先前未观测输入上的表现能力称之为泛化（generali
原创
2021-04-08 19:51:57
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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（maximumlikelihoodestimation，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归功于英国的统计学家R
原创
2021-01-05 15:37:36
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# 机器学习中的线性回归与最大似然估计
机器学习是现代数据科学中非常重要的一个分支，而线性回归作为其基础模型之一，广泛用于预测和分析。本文将介绍线性回归与最大似然估计的基本概念，并通过一些代码示例来解释它们的实现。
## 一、什么是线性回归？
线性回归是一种用于建模因变量（目标变量）与一个或多个自变量（预测变量）之间线性关系的统计方法。其目标是找到最佳拟合的直线（或超平面），使得真实值与预测
似然“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译．“似然”用现代的中文来说即“可能性”。 似然函数设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连
原创
2023-11-07 14:03:54
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# 机器学习中的极大似然估计与对数似然估计
在机器学习中，估计模型参数是构建高效预测算法的重要步骤，而极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）与对数似然估计（Log-Likelihood Estimation）则是其中关键的方法。本文将介绍这两者的基本概念及其相互关系，并提供简单的代码示例以帮助理解。
## 一、极大似然估计
极大似然估计的核心思想
。一、简介最大似然估计法 是费希尔(Fisher, R. ...
原创
2021-06-30 15:00:41
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原创
2022-03-02 11:46:13
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一文读懂最大似然估计(附R代码) R语言中的最大似然估计 最大似然估计(Maximum likelihood estimation)(通过例子理解) https://blog.csdn.net/qq_39355550/article/details/81809467
原创
2022-06-01 11:04:21
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最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种常用的参数估计方法，用于寻找最有可能生成观测数据的模型参数值。在图像重建中，最大似然估计可以用来估计生成模型的参数，从而进行图像的重建。最大似然估计的基本思想是找到使观测数据出现的概率最大的模型参数，即找到使似然函数最大化的参数值。假设观测数据独立同分布，似然函数可以表示为所有样本的概率密度函数乘积。具体步骤如
目录极大似然估计最大似然原理极大似然估计似然函数极大似然函数估计值求解极大似然函数未知参数只有一个位置参数有多个总结极大似然估计最大似然原理极大似然估计 极大似然估计是建立在最大似然原理的基础上的一个统计方法。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”。通过观察若干次实验的结果，利用实验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率最大，则称为极大似然估计。 简而
参数估计(Parameter Estimation)。常用的估计方法有 最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计等。x=(x1,…,xn)是来自概率密度函数p(x|θ)的独立采样，则其乘积 p(x|θ)=∏i=1np(xi|θ) θ给定时，p(x|θ)是样本x的联合密度函数；当样本x的观察值给定时，p(x|θ)是未知参数θ的函数，称为样本的似然函数，常记作L(θ)。对数似然函数 ℓ(θ)=lnL(
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2023-10-23 11:31:27
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