A Maximum Entropy Approach to Natural Language Processing（自然语言处理的最大熵方法 ） 最大熵的方法可以追溯到圣经时期（Biblical times）。但是，到了目前计算机已经变
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2024-04-23 16:49:33
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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
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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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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
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2023-11-16 15:53:24
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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
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2023-11-06 23:04:49
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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
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2024-01-16 14:23:40
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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
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2023-11-02 00:18:13
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参数估计在实际应用中，一个总体X的分布函数往往含有未知参数或未知参数向量 Θ ，从而可记为总体分布函数为F(x,Θ)。比如X∼P(λ)，其中Θ=λ>0是未知参数，又如X∼N(μ,σ2)，则Θ=(μ,σ2)是未知参数向量。解决实际问题时需要了解未知参数或未知参数向量 Θ，因此可以利用样本提供的信息，对 Θ有一个基本的估计。这就是参数估计问题。参数估计分为点估计和区间估计。极大似然估计属于点估计
1. 概率思想与归纳思想0x1：归纳推理思想所谓归纳推理思想，即是由某类事物的部分对象具有某些特征，推出该类事物的全部对象都具有这些特征的推理。抽象地来说，由个别事实概括出一般结论的推理称为归纳推理（简称归纳），它是推理的一种
例如：直角三角形内角和是180度；锐角三角形内角和是180度；钝角三角形内角和是180度；直角三角形，锐角三角形和钝角三角形是全部的三角形；所以，一切三角形内角和
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
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2023-12-19 20:09:20
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# Python 极大似然参数估计双参数方法简介
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种在统计学中常用的方法，用于估计模型参数，使得观察到的数据在该模型下出现的概率最大。这种方法在机器学习、统计推断等领域应用广泛。在本篇文章中，我们将重点介绍如何使用Python实现双参数的极大似然估计。
## 什么是极大似然估计？
极大似然估计的核心思想是
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
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2024-06-07 16:38:08
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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
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2024-05-08 11:14:54
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# Python极大释然估计科普文章
极大释然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用的统计方法，用以估计模型参数，使得在给定数据的条件下，观测到的数据出现的概率达到最大。在机器学习和数据科学中，MLE是许多算法的重要基础。本文将通过Python代码示例，帮助您深入理解MLE的概念及其实现，并附加类图和流程图，帮助你理清思路。
## 什么是极大释然
一、频率学派和贝叶斯派1. 频率学派他们认为世界是确定的。也就是说事件在多次重复实验中趋于一个稳定的值p，这个值就是该事件的概率。
参数估计方法-极大似然估计（MLE）
特点：这种方法往往在大数据量的情况下可以很好的还原模型的真实情况。2. 贝叶斯学派认为世界是不确定的，对世界先有一个预先的估计，然后通过获取的信息来不断调整之前的预估计。
参数估计方法-最大后验概率估计(MAP)
特点：在先验假设
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2024-01-17 16:33:28
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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.
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2024-01-17 13:33:44
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word版的推导过程，资源链接如下： 极大似然是根据样本的信息对θ求的估计 贝叶斯估计不仅有样本信息还有先验信息。 1）先验：根据统计历史上的经验、常识当下事件发生的概率；2）似然：当下事件由果及因发生的概率；3）后验：当下事件由因及果发生的概率。先验概率分布，即关于某个变量 p 的概率分布p(θ) ；对于结果 x ，在参数集合 θ 上的似然，就是在给定这些参数值的基础上，观察到的结果的概率
# 使用 Python 进行正态分布参数的极大似然估计
在统计学中，极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种估计模型参数的方法，它基于样本数据要求以最大化似然函数。本文将以 Python 为基础，教你如何使用极大似然估计方法来估计正态分布的参数：均值（μ）和方差（σ²）。
## 流程概述
以下是实现 Python 正态分布参数估计的流程：
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MLE 与 EM算法在参数估计里应用真是很多， PLSA就是用 EM 来求解的 ，估计这些都是概率图模型中会涉及到的，以后有机会再去系统的学习下概率图模型。Maximum Likelihood Estimate 极大似然估计（MLE）是给定数据集后用来求解模型参数的方法，其问题形式是这样的，给定来自随机变量 $X$ 的观测数据集合 $\left \{ x_i \right \}_{i
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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