”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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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
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
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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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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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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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
极大似然估计 标签（空格分隔）： 数学 最大似然估计（maximun likelihood estimate）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。这个方法最早是遗传学家以及统计学家哦罗纳德·费雪爵士在1912至1922年间开始使用的。 似然是对likelihood的一种较为贴 ...
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2021-07-29 20:13:00
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贝叶斯决策我们都知道经典的贝叶斯公式：p(w∣x)=p(x∣w)p(w)p(x)p(w|x)=\
原创
2022-12-04 07:45:00
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极大似然法（MLE）求最大似然函数估计值的一般步骤：（1）写出似然函数；（2）对似然函数取对数，并整理；（3）求导数，令导数为0，得到似然方程；（4）解似然方程，得到的参数即为所求；举例统计抽样得到的100个男生的身高。假设他们的身高是服从高斯分布的。但是这个分布的均值u和方差∂2我们不知道，这两个参数就是我们要估计的。记作θ=[u, ∂]T。数学语言：独立地按照概率密度p(x|θ)抽取100了个
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2023-11-01 19:40:00
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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
机器学习笔记(2)-极大似然估计这一节我们要尝试通过极大似然函数来估计出当一个数据集符合正太分布时的参数。极大似然估计极大似然估计，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。极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
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2023-09-12 14:45:44
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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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极大似然估计 极大似然估计依据的假设是如果一个事件的概率最大，那么它就最有可能发生。 极大似然估计的通俗理解就是已知样本的结果信息（标签y），反推最大概率导致这一结果的模型参数值（W和b） 似然函数 对于函数$P(x|\theta)$, 输入有两个：$x$表示某一个具体的数据，$\theta$表示模 ...
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2021-10-22 08:34:00
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在机器学习和深度学习里，极大似然估计是一个基础算法，这篇文章主要记录一下极大似然估计作用和原理 例 现在我们抛一枚特制的硬币，假设他正面朝上的概率是θ，显然这是一个二项分布，反面额概率就是1-θ，用公式表示如下 他的概率函数： 拆开写就是 似然函数： 假设投了5次硬币，结果是10011(3正2反)，
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2021-05-25 22:57:49
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逻辑回归的极大似然推导：由于似然函数是样本的函数，需要知道其分布，并且假设相互独立。上述公式就推导出梯度下降更新的方向梯度更新的方法：逻辑回归编程实现（按步骤手工编程）假设我们有一个数据，共有100个样本，含两个x变量，x1、x2，一个目标变量y。数据如下：我们的目标是求出参数θ0、θ1、θ2。步骤1：定义sigmoid函数logistic转化成预测概率。步骤2：定义线性回归函数z的表达式步骤3：
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
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”
目录一、原理二、程序代码三、运行结果附录：名词解释一、原理极大似然参数估计法需要构造一个以观测数据和未知参数为自变量的似然函数，使这个函数达到极大参数值，就是模型的参数估计值。通常噪声的概率密度函数作为似然函数，所以极大似然函数法需要已知噪声的分布。在最简单的情况下，可假定噪声具有正态分布。优点：具有良好的渐进性质缺点：计算量大考虑控制系统模型简化为CARMA模型：则递推极大似然参数估计算法公式为
一、引入 极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)，英文简称MLE。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。它提供了一种给定观测数据来评估模型参数的方法。也就是模型已知，参数未定。 在我们正式讲解极大似然估计之前，我们先简单回顾以下两个概念：概率密度函数(Probability Density function),英文简称pdf似然
