关于极大似然估计的基本介绍，本文不再详细叙述(可参考：周志华——《机器学习》P149，陈希孺——《概率论与数理统计》P150 和其他资料)。文章的主要内容是我对极大似然估计的一些见解和我认为应该需要注意的一些点。以下是正文：一.极大似然估计的简述 假设总体满足某种分布，且该分布的参数为(θ1,θ2,θ3,...θn)，设该分布的具体形式为f(x；θ1,θ2,θ3,...θn)。其中x1，x2
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
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
机器学习中的极大似然估计极大似然估计这里有一个对极大似然估计较好的理解 求极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 ； （4） 解似然方程 。似然函数： 那么01分类任务中的似然函数是什么呢？ P是概率，y就是对应的二分类的值，因为当y=0的时候这一项就相当于不存在了。顾名思义，就是通过最大的可能性估计出最有可能的参数值。举个例子，
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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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
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
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，
”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 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)，
原创
2021-05-25 22:57:49
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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
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.
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”
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
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
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）和贝叶斯估计（Bayesian Estimation）是统计推断中两种最常用的参数估计方法，二者在机器学习中的应用也十分广泛。本文将对这两种估计方法做一个详解。考虑这样一个问题：总体
的概率密度函数为
，观测到一组样本
，需要估计参数
。下面我们将采
极大似然估计（maximum likelihood estimation,mle）方法最初由德国数学家高斯提出，但这个方法通常被归功于英国统计学家罗纳德·菲舍尔。他在1992年的论文On the mathematical foundations of theoretical statistics, reprinted in Contributions to Mathematical Statist
