公式显示错误请到：这里 查看。前言本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。MLE VS MAP最大似然函数（MLE）和最大后验概率估计（MAP）是两种完全不同的估计方法，最大似然函数属于频率派统计（认为存在唯一真值 θ），最大后验估计属于贝叶斯统计（认为 θ 是一个随机变量，符合一定的概率分布），这是两种认识方法的差异。模型不变，概率是参数推数据，统
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2024-05-19 07:21:19
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极大似然估计（直接上典例）R代码library(MASS);attach(geyser);hist(waiting,freq = F)
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mnf<-function(pa,data){
x<-dnorm(data,pa[2],sqrt(pa[4]))
y<-dnorm(data,pa[3],sqrt(pa[5]))
pdf=pa[1]*x+(1-pa[1])*y
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2023-08-08 09:47:19
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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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1.LRT(likelihood ratio test)1.1 原理介绍 似然比检验是用两个不同模型的似然函数作比，也就是似然比来检测某个假设是否有效的一种检验方法。一遍情况下，想要检测某个附加的限制函数是否正确（如限制了吸烟这个变量），用附加限制条件参数的模型，来构建的新的似然函数的最大值，与之前模型的似然函数的最大值进行比较。如果参数限制是正
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2024-09-29 08:35:47
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极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是统计学中的一种重要方法，广泛应用于各种模型参数的估计。在R语言中实现极大似然估计，不仅能够提高数据分析和建模的精度，还有助于对模型进行深度理解。本文将详细探讨如何在R语言中应用极大似然估计，涉及背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展，以实现高效的数据建模过程。
### 背景定位
在实际应用
最大似然估计是一种用来在给定观察数据下估计所需参数的技术。比如，如果已知人口分布遵从正太分布，但是均值和方差未知， MLE（maximum likelihood estimation）可以利用有限的样本来估计这些参数。1.正规定义从分布中引出个独立同分布的观察，其中是从一族依赖于几个参数的分布而得来的。
MLE的目标就是最大化似然函数：
通常，似然函数更容易处理：2.举例举例一一个硬币被抛了100
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2023-05-17 23:22:11
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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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【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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# R语言中的极大似然估计函数
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种统计学方法，用于估计模型参数。这种方法通过选择能够使观测数据出现概率最大的参数值，来拟合统计模型。R语言作为一种广泛使用的统计分析工具，提供了直接实现MLE的函数。
## 极大似然估计的基本概念
极大似然估计的核心思想是，给定一个统计模型和某组观测数据，我们希望找到一组
核心在统计学中，极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）是用来估计模型参数的一种方法，就是利用已知样本的结果信息，反推出最有可能导致这样结果的模型参数值。一般情况下，我们用 来表示模型的参数，所以解决问题的本质就是求。举例1现在假设有一枚不均匀的硬币，然后我们做了100次实验，一共60次正面，40次反面；我们设 为硬币朝上的概率。 现在假设 ，则导致该结果的
模拟SV模型的估计方法：sim <- svsim(1000,mu=-9, phi = 0.97, sigma = 0.15)
print(sim)
summary(sim)plot(sim)绘制上证指数收益时间序列图、散点图、自相关图与偏自相关图我们选取上证指数5分钟高频数据：data=read.csv("上证指数-5min.csv",header=TRUE)
#open：开盘价 cl
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2023-10-24 21:51:41
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数理统计7：矩法估计（MM）、极大似然估计（MLE），定时截尾实验
在上一篇文章的最后，我们指出，参数估计是不可能穷尽讨论的，要想对各种各样的参数作出估计，就需要一定的参数估计方法。今天我们将讨论常用的点估计方法：矩估计、极大似然估计，它们各有优劣，但都很重要。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！目录Part 1
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2024-03-14 09:23:23
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导语统计学中，我们经常能听到极大似然估计，或者最大似然估计，它是一种参数估计方法。在机器学习中，逻辑回归就是基于极大似然估计来计算的损失函数。那么，如何直观理解极大似然估计？极大似然估计极大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE），顾名思义，“极大”意为“最有可能的”，“似然”意为“看起来像的”，“估计”的意思则可以理解为“就是这样的”。所以，极大似然估计的直
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2024-05-27 19:40:14
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相信大家平时的学习中经常会遇到极大似然估计这种方法，那么极大似然估计原理到底是什么，有什么优势？将通过以下内容为您解读。01极大似然估计是什么极大似然估计最初有C.F.Gauss提出，但直至1922年，R.A.Fisher在他的论文中再次提到了极大似然估计这个概念，并给出了相应的性质时，使得极大似然估计开始得到广泛应用。由于概率密度函数十分重要，当θ已知时，其实际密度概率如何随X变化，相应地当X已
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2023-11-21 23:43:22
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深度学习基础 - 最大似然估计flyfish最大似然估计，maximum likelihood estimation简称MLEIn statistics, maximum likelihood estimation (MLE) is a method of estimating the parameters of a statistical model, given observations. M
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2024-06-27 17:32:14
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最近使用开发的过程中出现了一个小问题，顺便记录一下原因和方法--估计实例同济<概率论与数理统计> 习题 7.2某厂晶体管寿命屈服 E(lamda) 指数分布, Lamda未知, 且Lamda>0, 随机抽取样本寿命如下(小时) 518,612,713,388,434 用极大似然估计其平均寿命 指数分布:构造似然函数L(lamda) f <- function(lamda){ logL = n*log(lamda) - lamda*sum(x) return (logL) 每日一道理 风，渐渐吹起，吹乱了我的发丝，也让我的长裙有些飘动。绿叶仿佛在风中起舞，离开了树，投向了
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2013-05-30 21:02:00
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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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极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，其作用是通过采样的样本分布去估计整个数据中的某些参数。简单点说，现在已知一个数据的概率分布，这个概率分布中有一些参数是未知的，那么我们如何通过采样的几个样本来估计这些参数呢，这个时候就要使用极大似然估计。其实极大似然估计很多时候和我们的直觉是一样的，比如有一个系统会随机输出1-6的数
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2024-05-07 19:03:53
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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”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差。
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2024-09-01 19:13:36
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# 使用极大似然估计处理缺失值的完整指南（R语言）
在数据分析的过程中，缺失值是一个常见且需要解决的问题。极大似然估计（MLE）是一种常用的统计方法，我们可以利用它来合理地填补缺失值。本文旨在引导刚入行的小白，介绍如何在R语言中实现缺失值的极大似然估计。
## 整体流程概述
以下是我们将要进行的主要步骤概述：
| 步骤 | 描述
