极大似然估计法常常出现在机器学习算法的推导过程中，其使用场景或者说功能正是： 以已有样本、已有公式去估计参数，最大可能的那个参数。 这样来理解，极大似然估计法其实和机器学习算法的目标都是一样的。那么极大似然估计法如何来用呢？ （1）、写出已有公式： L(θ)。 （2）、对L(θ)取对数： ln L(θ
4.1 极大似然估计定义 所谓极大似然法( maximum likelihood method )是指选择使事件发生概率最大的可能情况的参数估计方法。极大似然法包括2个步骤： 1）建立包括有该参数估计量的似然函数( likelihood function ) 2）根据实验数据求出似然函数达极值时的参数估计量或估计值对于离散型随机
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2023-11-25 13:25:41
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”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对
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2023-08-11 15:47:21
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一、频率派 假设X为随机数据，其矩阵表示维度为N,假设θ为X随机数的特征，频率派认为在一次实验中，如果时间A发生了，那么则认为事件A的发生一定是事件A的概率最大，记为P(x=A)最大，由假设可知事件A发生的概率和θ有关。 极大似然是指一次试验就发生的事件，这个事件本身发生概率最大，极大似然估计具体求解与推导公式如下： 假设：x是服从某个概率的分别，可以用概率P =p(x|Θ)，其中Θ为概率分
在统计学和机器学习领域，极大似然函数（Maximum Likelihood Function）是一种常见的估计参数的方法。它以观测数据为基础，通过最大化似然函数来寻找最优参数。在实际应用中，我们可能会遇到一些挑战，比如参数估计不准确、算法收敛速度慢等问题。本文将从问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化等方面详细阐述在Python中实现极大似然函数的过程以及解决方案。
## 问
主要内容：一、逻辑回归的原理二、极大似然估计三、逻辑回归的极大似然估计四、Python中的逻辑回归预告：本文将会带领大家一步步理解逻辑回归的原理，并且会用几行代码快速实现一个逻辑回归模型训练和预测的例子。之后，我计划专门用一篇文章来演示如何评估逻辑回归模型的表现以及如何调优，这部分内容会更加偏重于实战，感兴趣的同学欢迎关注后续的更新！目前来看，逻辑回归这一经典算法的应用极为广泛。如果要按照应用广度
最近看斯坦福大学的机器学习课程，空下来总结一下参数估计相关的算法知识。一、极大似然估计：大学概率论课程都有讲到参数估计的两种基本方法：极大似然估计、矩估计。两种方法都是利用样本信息尽量准确的去描述总体信息，或者说给定模型（参数全部或者部分未知）和数据集（样本），让我们去估计模型的未知参数。其中，矩估计依赖于辛钦大数定律：简单随机样本的原点矩依概率收敛到相应的总体原点矩，这就启发我们利用样本矩替换总
在机器学习算法中，你能经常看到极大似然估计这个词语。比如在对逻辑回归求解全局最小值的时候就需要用上极大似然估计。极大似然估计是机器学习算法中必须掌握的一个知识点。极大似然估计是什么意思？首先，根据字面上来看，极大和估计都比较好理解，极大即最大化，估计即大约计算出来的样子。那么似然是什么意思呢？似然，即(likelihood)，牛津词典的解释为可能性（同义词为probability）。所以极大似然估
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2024-04-22 23:02:30
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开始预测的是y是一个离散值 利用我们学过的线性回归，这看起来并没有什么不妥，可是当我们在很远的地方又有了一个样本，就不太合适了。 线性回归的值会大于1或者小于小于0 而我们接下来要学习的这个算法，函数值一直介于0与1之间，是一个分类算法 这两个函数名词对应的是同一个函数， g(z)=1/1+e的-z次幂 其中z=θ的转置与x的乘积决策边界 根据这个函数来比较，当函数值>=0.5时，我们就预测
Table of Contents一、思想理解二、求解过程三、总结一、思想理解极大似然估计法（the Principle of Maximum Likelihood ）由高斯和费希尔（R.A.Figher）先后提出，是被使用最广泛的一种参数估计方法，该方法建立的依据是直观的最大似然原理。总结起来，最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。原理：极大似
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2023-10-09 00:15:42
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概念1 概率和统计：概率是已知模型和参数，推数据。统计是已知数据，推模型和参数； 2 极大似然估计(Maximum likelihood estimation，简称MLE)：俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值，换句话说，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”； 3 极大似然估计的前提假设：所
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2023-09-27 21:13:03
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下周组会要讲朴素贝叶斯，朴素贝叶斯之前西瓜书上先是介绍了最大似然估计，但是我完全不知道那个理论的东西的到底能干嘛，然后找了一些资料看了下，最主要的是B站的一个视频，连接放在最后面。这个视频比较清楚的解释了极大似然估计到底是什么，它的含义是什么。视频链接：https://www.bilibili.com/video/av56378793?p=1&t=541 极大似然估计Maximu
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2023-12-19 16:42:00
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极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate）一、背景知识二、从概率模型理解极大似然估计三、极大似然估计的理论原理四、应用场景 一、背景知识1822年首先由德国数学家高斯（C. F. Gauss）在处理正态分布时首次提出；1921年，英国统计学家罗纳德·费希尔（R. A. Fisher）证明其相关性质，得到广泛应用，数学史将其归功于费希尔。研究问题本质背后的深刻原因在于，
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2023-10-24 00:13:19
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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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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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官方解释求未知参数点估计的一种重要方法。思路是设一随机试验在已知条件下，有若干个结果A，B，C，…，如果在一次试验中A发生了，则可认为在已知条件下最有利于A发生，故应按照已知条件选择分布的参数，使发生A的概率最大。 通俗理解1. 极大似然是用来求某种分布的参数的方法。那怎么求呢？2. 在某种情况（模型已知，参数已定）下，我们通过做实验，甚至可以多做几次实验，看看实验结果，我们希望发生的事
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2023-10-21 08:22:41
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对数似然函数值/最大近然估计/log likelihood 在参数估计中有一类方法叫做“最大似然估计”,因为涉及到的估计函数往往是是指数型族,取对数后不影响它的单调性但会让计算过程变得简单,所以就采用了似然函数的对数,称“对数似然函数”。 根据涉及的模型不同,对数函数会不尽相同,但是原理是一样的,都是从因变量的密度函数的到来,并涉及到对随机干扰项分布的假设。最大似然估计法的基本思想 极大似
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2023-12-02 22:29:01
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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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一、极大似然估计概述 极大似然估计是频率学派的进行参数估计的法宝，基于以下两种假设前提： ①某一事件发生是因为该事件发生概率最大。 ②事件发生与模型参数θ有关，模型参数θ是一个定值。 极大似然估计是通过已知样本
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2023-11-16 15:53:24
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维基百科：在统计学中，最大似然估计（英语：Maximum Likelihood Estimation，简作MLE），也称极大似然估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！换句话说，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”
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2023-12-19 19:33:08
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