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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似然函数在 R 语言中的应用与解决方案
在进行统计分析和建模时，似然函数是一个非常重要的概念。尤其是在使用最大似然估计(mle)来估计统计模型中的参数时，R 语言中的似然函数能够帮助我们更好地理解数据的生成过程。本文将详细记录一个关于“似然函数 R 语言”问题的解决过程，涵盖问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化多个部分。
### 问题背景
在数据科学和统计建模领域，似然
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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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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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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# 模型的最大似然函数值 R语言实现
## 一、流程概述
为了实现模型的最大似然函数值，在R语言中，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title 模型的最大似然函数值实现流程
section 操作步骤
准备数据集 :done, a1, 2022-01-01, 1d
定义似然函数 :done, a2,
原创
2024-03-14 04:10:34
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今天在研究点云分割的时候终于走完了所有的传统路子，走到了基于机器学习的分割与传统自底向上分割的分界点（CRF）算法。好吧，MIT的老教授说的对，其实你很难真正绕过某个问题，数学如是，人生也如是。---记我的机器学习之路1、机器学习 在之前的学习过程中，机器学习对我而言实在是洪水猛兽般的存在。很多玄玄乎乎的公式，算法，各种算法的名字一看就比较高级；如黑箱一般的过程；摸不清的物理意义；繁杂的公式
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2024-06-19 20:28:12
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1 最大似然估计设总体分布为f(x,θ),X1,X2,..Xn为该总体采样得到的样本，X1，X2，X3,…，则其联合密度函数为： X1，X2,…Xn是固定的，L(X,θ)是关于θ的函数，叫做似然函数，求参数θ的值，是似然函数取最大值，这种方法叫做最大似然估计。2 最大似然估计求解 通常将似然函数取对数，得到对数似然函数，若对数似然函数可导，可通过求导的
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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最大似然估计 概率 定义 某个事件发生的可能性，通常知道分布规律以及具体参数的情况下，就可以计算出某个事件发生的概率 似然 定义 给定已知数据来拟合模型，或者说给定某一结果，求某一参数值的可能性 似然函数与概率密度函数 设总体分布 \(f(X;\theta)\)，\(x1, ...,x_n\) 是从 ...
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2021-11-01 16:36:00
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似然函数 似然函数与概率非常类似但又有根本的区别，概率为在某种条件（参数）下预测某事件发生的可能性；而似然函数与之相反为已知该事件的情况下推测出该事件发生时的条件（参数）；所以似然估计也称为参数估计，为参数估计中的一种算法； 下面先求抛硬币的似然函数，然后再使用似然函数算出线性回归的参数；
假如有一枚硬币我们现在不知道它是否为正常硬币（正反面出现概率各位50%），所以想通过抛10次然后通过硬
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2024-01-17 09:17:01
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温馨提示：代码运行过程中，有任何问题可留言，定答复！#有一种方法可以看出逻辑斯蒂回归和线性回归之间的联系，
#逻辑斯蒂回归就是以对数发生比 为响应变量进行线性拟合，即log(P(Y)/1 P(Y)) =B0+B1x。
#这里的系数是通过极大似然估计得到 的，而不是通过OLS。
#极大似然的直观意义就是，我们要找到一对B0和B1的估计值，使它们产生 的对观测的预测概率尽可能接近Y的实际观测结果，
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2024-05-06 20:48:01
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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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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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# 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
【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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文章目录第三章：学习参数通过推断学习极大似然法经验分布和模型分布是怎么关联的？最大似然法R语言实现 第三章：学习参数本章的所有例子基于条件独立假设（iid） 构建概率图模型大致需要3个步骤：定义随机变量，即图中节点定义图的结构定义每个局部分布的数值参数设D为数据集，θ为图模型的参数，似然函数为，即给定参数下观测数据集的概率，那么最大似然估计就是要找出参数θ。可以写作 如果想要更准确地刻画θ，
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2023-09-03 16:41:38
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似然函数似然函数是给定联合样本值x下关于未知参数θ的函数： 等式右边表明在给定θ时，x出现的可能性大小。 类似于当x∈X时 如果X时离散的随机变量 ，即代表了在参数θ下随机向量X取到x的可能性，也可以称为概率质量函数。 当X为连续随机变量时，那么f(x|θ)为给定θ下x的概率密度函数。等式左边表明在给定样本x时，对于不同的θ，那个θ可以使x出现的可能性最大。 （这里的参数θ可以参照后面极大
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2024-01-05 21:44:45
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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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