在统计学中，最大似然估计，也称最大概似估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法
通俗来讲，最大似然估计是利用已知的样本的结果，在使用某个模型的基础上，反推最有可能导致这样结果的模型参数值。
定义给定一个概率分布 ${\displaystyle D}$ ，已知其概率密度函数（连续分布）或概率质量函数（离散分布）为 $f_D$，以及一个分布参数 ${\displaystyle \thet
最大似然估计最大似然估计的概念 最大似然估计是一种概率论在统计学上的概念，是参数估计的一种方法。给定观测数据来评估模型参数。也就是模型已知，参数未定。 已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体参数不太清楚，参数估计通过若干次的实验，观察其结果，利用结推出参数的大概值。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，所以干脆值把这
转载
2024-01-02 11:27:48
98阅读
# 机器学习中的最大似然估计（MLE）
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种统计方法，用于估计模型参数的值，使得观察数据在给定模型的情况下的似然最大。在机器学习中，MLE被广泛用于各种模型，比如线性回归、逻辑回归等。本文将引导你了解如何实现最大似然估计的过程，并提供相关的代码示例。
## 整体流程
以下是实现最大似然估计的基本流程，表格中
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
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：
转载
2024-01-17 05:31:32
109阅读
似然函数（Likelihood function、Likelihood） 在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。概率用于在已知一些参数
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
转载
2017-05-28 16:36:00
183阅读
2评论
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
转载
2024-01-17 11:29:11
47阅读
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
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
转载
2024-01-17 06:02:42
52阅读
https://www.toutiao.com/a6672959716013900301/生活实例我们在生活中就经常应用到最大似然估计的思想。比如你高中的班主任上课时从教室门缝进行扒头观测，10 次独立观测的结果显示，小明同学睡觉 8 次，听讲 2 次，班主任由此推断小明上课经常不好好听讲，班主任的推断应用的就是极大似然估计的思想。具体而言，最大似然估计有以下特点。...
转载
2019-03-29 08:35:55
241阅读
最大似然估计和最大后验概率估计及其在机器学习中的应用在现实生活和机器学习的预测阶段中，我们一般都是使用固定的或者已经训练好的参数去预测一件事情发生的概率和新输入样本的输出。比如我们认为硬币是均匀的，去预测抛一次硬币的时候，正面朝上的概率；又或者训练出一个概率模型，预测病人在有某些症状的情况下患有癌症的概率。但我们还有可能需要去判断一枚硬币是否均匀，以及训练出一个学习器。那么我们就需要做实验或者训练
# 最大似然估计在机器学习中的应用
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种用于参数估计的统计方法，广泛应用于机器学习中。通过在给定观测数据的条件下，找到使得观测数据出现的概率最大化的参数，MLE帮助我们建立更可靠的模型。
## 最大似然估计的基本原理
最大似然估计的核心思想是基于观测数据 \(X\) 来估计未知参数 \(\theta\)。给
似然函数：在已经抽到这一组样本X的条件下，估计参数θ的值，θ代表指定的分布参数。最大似然估计可看作是一个反推，通常根据已知条件推算结果，而最大似然估计是已知结果，然后寻求使该结果出现的可能性最大的条件，以此作为估计值。极大似然估计，概率论在统计学的应用，参数估计的方法之一。已知某个随机样本满足某种概率分布(即已知样本符合某种分布)，但具体参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果
转载
2023-12-01 14:22:09
132阅读
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），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。最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设，就是所有的采样都是独立同分布的。一、最大似然估计法的基本思想 最大似然估计法的思想很简单：在已经得到试验结果的情况下，我们应该寻找使这个结果出现的可能性最大的那个 作为真
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
转载
2023-11-13 13:24:11
110阅读
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
转载
2024-05-11 23:41:06
65阅读
定义极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称最大概似估计或最大似然估计： 利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样的结果的参数值。 思想：已经拿到很多个样本，这些样本值已实现，最大似然估计就是找参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。 本质：其是一种概率论在统计学的应用，是参数估计的方法之一；其是一种粗略的数学期望，要知道它
转载
2023-09-04 14:33:56
148阅读
# Java 中的最大似然估计法实现指南
最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种用于估计统计模型参数的方法。在这篇文章中，我们将一起学习如何在 Java 中实现这一方法。我们将通过几个步骤逐步完成它，具体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
原创
2024-09-06 06:44:25
54阅读
# Java中的最大似然估计法实现
最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种用于参数估计的统计方法。我们将在Java中实现这一方法，以下是整个开发流程和代码实现的详细指导。
## 开发流程
首先，我们将整个开发流程进行拆解，并以表格的形式呈现：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-07 04:01:26
22阅读
