# 项目方案：使用R语言的mle函数进行极大似然估计
## 简介
在统计学中，极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种常用的参数估计方法，通过最大化似然函数来估计参数的值。在R语言中，我们可以使用mle函数来实现极大似然估计。
## 项目目标
本项目旨在通过模拟数据，利用R语言中的mle函数来估计参数的值，探讨极大似然估计方法的应用及效果。
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原创
2024-03-28 04:14:40
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目录二分类变量和ROC曲线重抽样benchmark 二分类变量和ROC曲线对于二分类变量，结果有阴性和阳性两种，而且判定阴性和阳性的阈值是可以认为设定的。ROC曲线可以很好的帮助我们确定最佳的分割点。首先看一下如何获取一个分类变量的混淆矩阵：library(mlr3verse)
## 载入需要的程辑包：mlr3
data("Sonar", package = "mlbench")
task
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2023-06-25 14:28:12
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最近在尝试用Rstudio写Ensemble Learning的代码，尝试了mlr（2019年后更新的部分在mlr3中，mlr不再更新）和caret两个包，做点笔记。mlr的功能更集中于机器学习接口（也可以训练自定义的ML模型），而且相比caret，mlr的使用看起来更接近Python的sklearn, 对Pythoners比较友好。 文章目录0 MLR包基础1 TaskTask() / make
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2023-08-04 10:42:40
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缺失值的处理方法——多重插补法 1 基本思想 利用蒙特卡洛模拟法（MCMC)将原始数据插补成几个完整数据集，在每个数据集中利用线性回归（lm)或广义线性规格（glm)等方法进行插补建模，再将这些完整的模型整合到一起，评价插补模型的优劣并返回完整数据集。该方法主要利用程辑包mice中的mice( )进行。 大致步骤如下： 缺失数据集——MCMC估计插补成几个数据集——每个数据集进行插补建模（glm、
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2023-06-21 22:40:07
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概述MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）是谷歌开发的一种多级中间表示语言。它旨在解决现有编译器所面临的挑战，例如无法扩展、难以优化和不易使用等问题。与其他中间表示语言不同，MLIR具有多个层次结构，每个层次结构都用于不同的目的。这种设计使得MLIR可以灵活地表示各种类型的程序，并允许编译器开发人员根据需要添加新的层次结构。MLIR的设计MLIR
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2023-08-17 17:56:49
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## MLE工具包 R语言实现
### 一、整体流程
下面是实现"MLE工具包 R语言"的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 定义概率密度函数 |
| 4 | 定义对数似然函数 |
| 5 | 最大似然估计 |
| 6 | 模型评估 |
接下来，我们将详细介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码
原创
2023-11-18 10:37:01
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【机器学习作业分享2】极大似然估计方法（MLE）介绍作业要求作业分解作业求解任务一求解：运用含噪模型，生成数据，求解结果任务二求解：将任务一得到的数据可视化任务三求解：生成更多组左右数据，绘制
ω
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2023-12-27 11:14:57
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摘要生成服从对数正态的样本，写出关于参数的极大似然函数，对极大似然函数求最值，求得参数估计值。比较R的不同优化函数、不同样本量、不同估计次数的MSE和Bias。1.产生100个随机样本set.seed(100)
lnormdata1 <- rlnorm(100, 2, 3)2.利用不同方法计算参数的极大似然估计Step1: Set the initial valuetheta0 <-
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2023-06-25 14:58:58
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最近我们被客户要求撰写关于极大似然估计的研究报告，包括一些图形和统计输出。在普遍的理解中，最大似然估计是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值！换句话说，最大似然估计提供了一种在给定观测数据的情况下评估模型参数的方法，即“模型已确定且参数未知”。在所有双射函数的意义上，极大似然估计是不变的 ，如果 是的极大似然估计 &n
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2024-08-16 16:38:55
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代码逐句分析一、文章来源二、 关联模块与临床特征1.量化module-trait(模块-特征)关系2.网络可视化 一、文章来源初学WGCNA，觉得博主的代码写的很不错，但其中很多代码在第一遍看的时候有很多地方不理解，后查阅了很多资料，终于看明白了，于是写了一篇笔记，记录自己的学习心得，有不准确的地方，还望各位大佬们不吝赐教~ 二、 关联模块与临床特征1.量化module-trait(模块-特征)
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2023-08-25 16:44:53
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0 引言在机器学习的理论学习理论中往往会遇到“极大似然估计”的概念，极大似然估计的求解过程非常简单致使我们往往会忽律其背后的原理。当我彻底弄懂了极大似然估计的背后的思想后对机器学习算法的理解有了本质上的提高。下面让我们通过通俗并且轻松的方式去学习“极大似然估计”背后的思想以及在机器学习中的应用。当然随着对理论的认识的不断加深还会不断更新此文章。1 通俗理解极大似然估计(Maximum
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2023-11-20 15:39:13
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接前文：R语言基础(一)：注释、变量3.常用函数函数就是一些已经编写好的功能，我们拿过来直接使用就可以了。3.1 查看变量ls()也许你清空了控制台，看不到之前的变量。但是它一直存在于系统中。我们可以使用ls()函数查看已经定义过的变量(后续内容中：>开头的行是代码，[1]开头的行是运行结果，同学们在写代码的饿时候，不需要写每行开头的>)。> x<-10
> y<
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2023-05-22 14:25:10
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1. 基本概念在正式进入最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)内容之前，我们需要了解两个基本概念。包括：概率(probability)似然(Likelihood)概率(probability)和似然(Likelihood)是两个经常被混淆使用的概念。在日常语言中，我们几乎可以互换使用概率和似然这两个术语。比如，可能会听到“今天下雨的可能性(likely)有多大？
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2023-10-27 22:48:45
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极大似然估计(MLE，Maximum Likelihood Estimation)概率模型的训练过程就是参数估计的过程，最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”。假设:所有的采样都是服从独立同分布； 由上可知最大似然估计的一般求解过程：写出似然函数；对似然函数取对数，并整理；求导数 ；解似然方程极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计
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2024-06-05 05:52:45
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R中统计建模常用函数索引
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2023-05-30 12:38:45
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一个很大的矩阵， 320127 行, 8189列，假如用一个全为0的普通矩阵来存储，需要用到9.8Gbcols 8189
rows 320127
mat matrix(data = 0, nrow=320127, ncol = 8189)
print(object.size(mat), unit="GB")
# 19.5 Gb
mat matrix(data = 0L, nrow=320127,
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2024-01-26 20:38:49
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1、merge函数对数据框的操作，从两个数据框中选择出条件相等的行组合成一个新的数据框 1. df1=data.frame(name=c("aa","bb","cc"),age=c(20,29,30),sex=c("f","m","f"))
2. df2=data.frame(name=c("dd","bb","cc"),age=c(40,35,36),sex=c("f","m","f
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2023-06-14 20:19:26
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6月份一直在忙期末考试，今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数，例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包，用这个包的函数画出的图比较漂亮，而且使用灵活。在ggplot的官方手册中提及到， 一张统计图形是由从数据到几何对象（geometric object，记为geom，如点，线，条形等），图形属性（ae
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2023-08-12 13:49:41
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java 函数式编程 示例(R language functions)As in the other programming languages like C, C++, Java, Python, etc., we find the usage of the Functions in the R language too. But what exactly do these functions
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2024-06-30 22:18:19
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内容概览尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言，但字符串同样极为重要。从医疗研究数据里的出生日期到文本挖掘的应用，字符串数据在R程序中使用的频率非常高。R语言提供了很多字符串操作函数，本文仅简要以下几种常用的字符串函数。字符串分割函数：strsplit( )字符串连接函数：paste( )计算字符串长度：nchar( )字符串截取函数：substr( )及substring( )
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2023-05-24 16:51:11
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