评估器(estimators)从何而来？相较于猜测某个函数可能产生一个好的估计器，然后再分析其偏差和方差，我们更愿意拥有一些原则，可以用来推导针对不同模型的好的估计器的特定函数。最常用的这种原则就是最大似然原则(maximum likelihood principle)。 一种对最大似然估计的解释是将其看做是对模型的分布和训练集所定义的实验分布的差异的最小化。差异的程度使用Kl散度来衡量。 最小化
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2024-01-17 11:29:11
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最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。 最大似然估计是一种统计方法，它用
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2024-04-21 14:55:49
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参考博客《似然函数Likelihood function》感谢作者分享。我的归纳：概率与似然性概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物性质的参数进行估计。似然函数是一种关于统计模型中参数的函数。例如，已知有事件A发生，运用似然函数，我们估计参数B的可能性。表明在已知观测结果情况下，似然函数的值越高，该参数值可使模型越合理
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2024-01-17 06:02:42
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# 使用最大似然估计方法求分布参数
在统计学中，最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种用来估计模型参数的方法。对于一个给定的概率分布，最大似然估计通过找到最有可能生成观察数据的参数值来工作。在本文中，我们将逐步介绍如何使用 Python 实现最大似然估计来估计分布参数。
## 流程概述
我们将通过以下步骤实现最大似然估计：
| 步骤
最大似然估计学习总结------MadTurtle1. 作用在已知试验结果（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。2. 离散型设为离散型随机变量，为多维参数向量，如果随机变量相互独立且概率计算式为P{，则可得概率函数为P{}=，在固定时，上式表示的概率；当已知的时候，它又变成的函数，可以把它记为，称此函数为似然函数。似然函
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2024-01-17 13:39:09
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1、最大似然估计MLE(maximum likelihood estimation) 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”。首先回顾一下贝叶斯公式这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即最大似然估计就是要用似然函数取到最大值时的参数值作为估计值，似然函数可以写做 由于有连乘运算，通常对似然函数取对数计算简便
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2024-02-01 08:07:43
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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
任务描述本关任务：理解最大似然法的基本原理并解决实际问题。相关知识为了完成本关任务，你需要：理解极大似然原理；理解并掌握极大似然法的数学模型。极大似然原理最大似然法是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法。极大似然原理可以这么描述：一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C...，若在一次试验中，结果 A 出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，即出现的概率 P(A) 较大。举个简单的例子：
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2024-01-17 05:31:32
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维基百科，自由的百科全书 最大似然估计是一种统计方法，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罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。 预备知识下边的讨论要求读者熟悉概率论中的基本定义，如概率分布、概率密度函数、随机变量、数学期望等。同时，还要求读者熟悉连续实函数的基本技巧，比如使用微分来求一个函数的极值（即极大值或极小值）。 最大似然估计的原理
最大似然估计的原理：给定一个概率分布，假定其概率密度函数（连续分布）或概率聚集函数（离散分布）为，以及一个分布参数，我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样，通过利用，我们就能计算出其概率：但是，我们可能不知道的值，尽管我们知道这些采样数据来自于分布。那么我们如何才能估计出呢？一个自然的想法是从这个分布中抽出一个具有个值的采样，然后用这些采样数据来估计.一旦我们获得，我们就能从中找到一个关于的估
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2023-12-21 12:16:55
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最大似然法是一种用于参数估计的统计方法，其核心思想是通过最大化似然函数来找到最有可能生成观测数据的参数值。在这篇博文中，我们将以 Python 为工具，详细探讨如何实现最大似然法的过程，包括背景知识、实现步骤和工具集成。
在理解最大似然法的背景之前，先看一下它与其他统计方法的关系图。大家可以看到，最大似然法在统计学发展史上占据了重要的地位，并且与贝叶斯推断等其他方法形成了鲜明的对比。
```m
最大似然估计的matlab实现 最大似然估计的matlab实现 实验目的： 在MVU估计量不存在或存在但不能求解的情况下，最大似然估计是获得实用估计的最通用的方法，利用它可简便地实现对复杂的估计问题的求解。对绝大多数实用的最大似然估计，当观测数据足够多时，其性能是最优的。本实验旨在通过网格搜索法和Newton-Raphson迭代法实现对未知信号的最大似然估计，并观察估计性能随样本数据量和信噪比的变
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2024-08-06 19:48:48
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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
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2024-07-29 13:37:07
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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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2024-04-19 18:25:41
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最大似然法（the method of maximum likelihood）也称极大似然法，它最早是由高斯所提出的,后来由英国统计学家费歇于1912年在其一篇文章中重新提出,并且证明了这个方法的一些性质.最大似然估计这一名称也是费歇给的.它是建立在最大似然原理的基础上的一个统计方法.为了对最大似然原理有一个直观的认识,我们先来看一个例
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2023-11-13 13:24:11
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最近（2020/6/14）模式识别课程 老师让用最大似然分类法对一个遥感影像进行分类，上有很多大佬都写过类似的文章，本人阅读之后，犹如醍醐灌顶，对这些大佬们的钦佩之情犹如绵绵江水滔滔不绝。此篇博客就简单记录一下 这段时间对MLC 的学习，希望可以帮助到大家。一、预备知识关于MLC，百度百科 中，最大似然分类（MaximumLikelihood Classification ）被定义为 在两类或多类
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2024-05-11 23:41:06
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最普遍的情况是概率密度函数并不是已知的，在很多的问题中，潜在的概率密度函数必须从可用的数据中估计。例如有时可能知道概率密度函数的类型（高斯、瑞利等），但不知道具体的参数如方差或均值；相反，有时知道一些参数，但不知道概率密度的类型。有各种各样的方法解决这个问题，根据不同的已知信息采取不同的解决办法。这里介绍最大似然参数估计。 &nb
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2024-01-13 07:05:52
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参考博客：最大似然估计总结笔记1.最大似然估计概念：最大似然估计，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。最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，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值
最大似然估计是一种统计方法，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羅納德·費雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。预备知识下边的讨论要求读者熟悉概率论中的基本定义，如概率分布、概率密度函数、随机变量、数学期望等。同时，还要求读者熟悉连续实函数的基本技巧，比如使用微分来求一个函数的极值（即极大值或极小值）。最大似然估计的原理给定一个概率分布D，假定其概率
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2024-02-04 00:46:17
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最大似然法,英文名称是Maximum Likelihood Method，在统计中应用很广。这个方法的思想最早由高斯提出来，后来由菲舍加以推广并命名。 最大似然法是要解决这样一个问题：给定一组数据和一个参数待定的模型，如何确定模型的参数，使得这个确定参数后的模型在所有模型中产生已知数据的概率最大。通
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2017-05-28 16:36:00
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