在 DoA 估计中，最大似然方法主要分为确定性最大似然（DML）和随机性最大似然（SML）。当源信号是确定性信号时，为确定性最大似然法；当源信号为已知分布的随机信号时，为随机性最大似然法。下面，我们要用确定性最大似然算法来估计目标的方位。信号模型假设空间中存在 个不同方向的信号，入射到由 个天线单元构成的均匀直线阵上。令第 个信号源的方向为 ，对应的信号波形为 。令第 个天线单元的噪声为
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2024-08-05 21:15:54
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目录一、极大似然估计1、明确极大似然函数的目的2、通俗体现极大似然估计思想的例子案例一：案例二：小结：二、由问题引入EM算法1、掷硬币问题：2、掷硬币问题-升级版：3、掷硬币问题-升级版2：小结：三、EM算法的数学化定义两种EM算法1、通过计算z的期望值2、通过计算z的分布三、EM与K-Means的关系1、高斯混合聚类（Gaussian Mixed Cluster）-多元高斯分布2、高斯混合聚类
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
1、公式推导逻辑回归中，最重要的公式推导就是将该问题转化为极大似然估计，然后求解，接着后面几个过程都实现了一些目的性的推导：极大似然估计函数：（1）这种连续相乘的表达式比较难求，可以两边取log，转化为相加的计算：（2）依据定义，极大似然估计求得是最大的参数，习惯上，都是求最小值，所以可以给式子乘以-1，转化为求最小值（称为交叉熵损失函数）：2、weka中对应代码及公式理论和现实往往是有差距的，w
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2024-05-08 11:14:54
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最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。 最大似然估计是一种统计方法，它用
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2024-04-21 14:55:49
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最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设，就是所有的采样都是独立同分布的。一、最大似然估计法的基本思想 最大似然估计法的思想很简单：在已经得到试验结果的情况下，我们应该寻找使这个结果出现的可能性最大的那个 作为真
参考博客：最大似然估计总结笔记1.最大似然估计概念：最大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。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，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值
定义极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称最大概似估计或最大似然估计： 利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样的结果的参数值。 思想：已经拿到很多个样本，这些样本值已实现，最大似然估计就是找参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。 本质：其是一种概率论在统计学的应用，是参数估计的方法之一；其是一种粗略的数学期望，要知道它
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2023-09-04 14:33:56
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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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1.用频率估计概率2.思想极大似然估计可以拆成三个词，分别是“极大”、“似然”、“估计”，分别的意思如下：极大：最大的概率似然：看起来是这个样子的估计：就是这个样子的连起来就是，最大的概率看起来是这个样子的那就是这个样子的。总结：极大似然估计就是在只有概率的情况下，忽略低概率事件直接将高概率事件认为是真实事件的思想。3.离散 例1、离散的小球问题：箱子里有一定数量的小球，每次随机拿取一个
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2024-07-12 17:31:07
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。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
最大似然估计 最大似然估计（Maximum likelihood estimation）可以简单理解为我们有一堆数据（数据之间是独立同分布的.iid），为了得到这些数据，我们设计了一个模型，最大似然估计就是求使模型能够得到这些数据的最大可能性的参数，这是一个统计（statistics）问题 与概率（ ...
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2021-09-20 20:45:00
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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。当数据集较小时，估计的参数可能会出现过
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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https://www.zhihu.com/question/20447622
原创
2022-06-09 13:27:46
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极大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）是很常用的参数估计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，...，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。也就是说，如果已
原创
2021-07-21 15:33:40
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目录最大似然估计算法最大似然估计例子最大似然估计算法存在的问题 最大似然估计算法EM算法是一种最大似然估计(Max imum Likel ihood Est imation)算法，传统的最大似然估计算法是根据已知的观察数据来评估模型参数最大似然估计的一般步骤如下：首先确保采集得到的样本数据是独立同分布的，这是最大似然估计的前提，这样才可以对于数据建立统一的概率分布模型。在这个前提下对于概
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2023-10-10 06:11:59
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