什么是最大似然估计(MLE)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最有可能的λ，并将其用作对参数的良好估计。MLE是用于拟合或估计
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2023-11-13 21:53:22
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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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泊松分布求最大似然估计在R语言中的实现
泊松分布是一种常见的概率分布，通常用于建模在固定时间或空间间隔中发生的事件数量。通过最大似然估计（MLE），我们可以对参数进行估计，进而有效地描述数据特征。在本文中，我们将结合R语言对泊松分布进行最大似然估计，并通过合理的结构进行详细分析。
## 协议背景
首先，我们需要理解泊松分布的背景，泊松分布通常用于描述某个固定的时间间隔内某事件的发生次数，例如
1.背景介绍概率分布的参数估计是一种常用的统计学方法，它主要用于根据观测数据估计一个概率分布的参数。最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation，MLE)是一种常用的参数估计方法，它通过最大化似然函数来估计参数。在本文中，我们将讨论概率分布的参数估计与最大似然的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型公式，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率分
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2024-08-23 15:20:15
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1、What is Maximum Likelihood?极大似然是一种找到最可能解释一组观测数据的函数的方法。Maximum Likelihood is a way to find the most likely function to explain a set of observed data.在基本统计学中，通常给你一个模型来计算概率。例如，你可能被要求找出X大于2的概率，给定如下泊松分布
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2024-05-18 10:47:12
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1.Single RAM 单口RAM的接口定义如下： clk input 时钟信号 wr input RAM写使能信号，高电平表示写入 addr input
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2024-07-30 19:05:02
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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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用R语言做t分布的极大似然估计 先写出t分布的最大似然函数，再用optim函数求出相应的极大值（或者极小值）即可
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2023-05-23 09:49:12
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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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1.泊松分布##泊松分布是二项分布的极限分布，假设有一列二项分布B(n,pn)，均值为\(\lambda\),即\(\lim \limits_{n \rightarrow \infty} np_n=\lambda>0\)，对任何非负整数k(即发生k次的概率)有\(\lim\limits_{n \rightarrow \infty} b(k;n,p_n)=\lim \limits_{n\rig
实验内容1、了解分类和逻辑回归的技术原理，给出满足分类问题的假设函数形式，通过最大似然函数估计推导出新的代价函数 2、针对二分类问题，采用matlab编程，得到分类结果，实验通过程序，分析，加深对逻辑回归分类问题的理解实验原理1、分类问题中，由于y是离散值且y∈{0，1}，则假设函数满足0≤hθ(x)≤1，因此选择：2、对hθ(x)输出作进一步解释，hθ(x)是根据输入x得到的y=1或者(y=0)
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2023-12-31 15:16:16
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假设有个篮子，里面装了2种球：红球和白球。问：随便抽一个球，抽到红球的概率是多少？怎么办？现在假设抽到红球的概率是 ，则抽到白球的概率是 。 为了得到 的值，有一个机灵的小伙子做了一个实验： 他抽了10次球，每次抽完都放回去。结果是10次里面有7次是红球，有3次是白球。他把这次实验记为事件 ，则事件 发生的概率为： 既然事件 已经发生了，说明此时它发生的概率很大，即 很大。 到底有多大不用
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2024-09-25 15:29:32
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最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum aposteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法。1、最大似然估计（MLE） 在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。 也就
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2024-02-26 13:22:35
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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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在分布式系统中，如果每个节点的初始状态一致、执行的操作序列一致，那么如何保证它们最后能得到一个一致性的状态？Raft算法将这类问题抽象为“状态机复制（ReplicatedState Machine） ⑥”：把一致性问题具体化为保证Log副本的一致性，通过Log index和term number（逻辑时钟）来保证时序，Leader、Follower状
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2024-06-07 06:17:24
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定义：现实生活多数服从于泊松分布假设你在一个呼叫中心工作，一天里你大概会接到多少个电话？它可以是任何一个数字。现在，呼叫中心一天的呼叫总数可以用泊松分布来建模。这里有一些例子：医院在一天内录制的紧急电话的数量。某个地区在一天内报告的失窃的数量。在一小时内抵达沙龙的客户人数。书中每一页打印错误的数量。 泊松分布适用于在随机时间和空间上发生事件的情况，其中，我们只关注事件发生的次数。当以下假设有效时，
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2023-10-23 11:01:43
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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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极大似然估计（直接上典例）R代码library(MASS);attach(geyser);hist(waiting,freq = F)
#
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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【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
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2023-12-27 11:14:57
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一、什么叫先验分布、后验分布、似然估计 这几个概念可以用“原因的可能性”和“结果的可能性”的“先后顺序”及“条件关系”来理解。下面举例： 隔壁老王要去10公里外的一个地方办事，他可以选择走路，骑自行车或者开车，并花费了一定时间到达目的地。在这个事件中，可以把交通方式（走路、骑车或开车）认为是原因，花费的时间认为是结果。 、
原创
2023-01-17 14:53:53
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