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
## 极大似然法及其在Java中的应用
### 引言
极大似然法（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种常用的参数估计方法，广泛应用于统计学和机器学习领域。它的主要思想是通过最大化观测到的数据出现的概率来估计未知参数的值。在本文中，我们将介绍极大似然法的原理，并使用Java语言编写一个简单的程序来演示其应用。
### 极大似然法原理
在讲解极大似然法
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
一、为什么要用极大似然估计 在一般情况下，要求一个样本属于哪一类，首先要求出样本在属于各类的概率，即后验概率：P(w|x)，其中w代表类别(w可能取值w1、w2、…wN)，我们通常使用贝叶斯公式来求得： 但有时样本数目有限，我们无法准确获得先验概率P(wi)以及类条件概率P(x|wi),所以我们需要对二者
极大似然估计，通俗理解来说，就是在假定整体模型分布已知，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”。可能有小伙伴就要说了，还是有点抽象呀。我们这样想，一当模型满足某个分布，它的参数值我通过极大似然估计法求出来的话。比如正态分布中公式如下：如果我通过极大似然估计，得到
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
基本概念极大似然估计，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”。可能有小伙伴就要说了，还是有点抽象呀。我们这样想，一当模型满足某个分布，它的参数值我通过极大似然估计法求出来的话。比如正态分布中公式如下：如果我通过极大似然估计，得到模型中参数和的值
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
最大似然估计
我们详细的论述了模型容量以及由模型容量匹配问题所产生的过拟合和欠拟合问题。这一次，我们探讨哪些准则可以帮助我们从不同的模型中得到特定函数作为好的估计。其中，最常用的准则就是极大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE）。（1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R.
第4章看得确实比较费劲，主要还是栽倒数学功底上了，极限求值，微分等东西早还给老师了，所以理解起来很困难。后来补了点高数，总算搞明白了。似然函数其实就是密度函数的变量常量化，参数变量化，然后求极大值点下的参数值作为参数估计值（前提当然是必须有极大值存在，连续，一阶导存在），因此需要对似然函数求一阶导，得出似然方程或者对数似然方程。对于一个参数的求起来比较容易，对于两个参数的，需要先固定一个参数变量求另外一个参数变量的一阶导，这样就得到两个似然方程或对数似然方程。正态分布的u,s^2估计就是这样计算得出的。对于有些似然函数需要用到复合求导，就有些复杂。R语言本身并不难，难的是背后的数学，出来工作这
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2012-05-23 21:19:00
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似然函数与极大似然估计标签（空格分隔）： ML似然函数的概率分布已知，但是这个分布的参数是未知的，需要我们去估计，我们把他记作，好比在抛硬币的试验中，硬币正面朝上的概率是未知的，需要我们去估计，那么此时就代表了这个待估计的正面向上的概率值。的取值表示抛掷次硬币，正面向上的次数，那么这个概率表示为：和都是指定的、已知的，而参数是一个未知参数。因此在这个大的背景下，抛掷次，其中有次向上的概率是关于一个
之前多次接触极大似然估计，一直没有透彻的理解清楚，下午特意抽空查阅资料，整理成一篇较为通俗易懂的博文。 概念 “似然” ( likelihood )可以通俗的理解成 ”像是这样“ ，意思为 ”事件(观察数据)发生的可能性“，”极大似然估计“ 就是要找到一个估计值，使得 ”事件发生的可能性“ 最大。 举个例子 如
1极大似然估计极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，属于概率统计学课里的一种方法。 极大似然估计的目的是解决模型已定，参数未知的问题，和贝叶斯公式由果推因的目的有很多相似之处。 例如，已知人的身高服从正态分布，即概率密度函数已知。此时从人群中抽取了100个人，获取了他们的身高。极大似然估计做的事情就是利用这两个条件(身高
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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A. 编程题1 构造群码 时间限制 1000 ms 内存限制 65536 KB 题目描述 针对给定H,计算群码编码函数eH,并计算给定字的码字。 输入格式 第一行输入两个整数m,n；（m < n ，n < 10） 第二行输入m × (n - m) 个0或1，也就是矩阵H的上半部分，下半部分单位矩阵自
原创
2021-07-22 14:03:09
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在机器学习的算法中，经常看到极大似然估计的身影，不接触数学一段时间的我，对它又熟悉又陌生，还是决定系统的写一下极大似然估计的思想。 极大似然估计法是求点估计的常用方法之一。极大似然估计法是建立在已知总体分部形式上的估计方法。1. 基本思想思想：在给定样本观察值的条件下，用使这组样本观察值出现概率最大的参数 θ 的估计。 可能仅凭一句话还不好理解，下面我们看一个例子： 设一个口袋中装有许多
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
”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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