对于最小二乘法，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模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值和观测值之差的平方和最小。而对于最大似然法，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。显然，这是从不同原理出发的两种 ...

这一部分内容和吴恩达老师的CS229前面的部分基本一致，不过那是很久之前看的了，我尽可能写的像吴恩达老师那样思路缜密。 1.假设 　　之前我们了解过最大似然估计就是最大化似然函数$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 　　来确定参数\(\theta ...

1、结论 测量误差（测量）服从高斯分布的情况下， 最小二乘法等价于极大似然估计。 2、最大似然估计概念 ...

1） 极/最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum ...

这篇文章给了我一个启发，我们可以自己用已知分布的密度函数进行组合，然后构建一个新的密度函数啦，然后用极大似然估计MLE进行估计。 代码和结果演示 代码： #取出MASS包这中的数据 data(geyser,package ...

极大似然估计学习时总会觉得有点不可思议，为什么可以这么做，什么情况才可以用极大似然估计。本文旨在通俗理解MLE(Maximum Likelihood Estimate)。 一、极大似然估计的思想与举例 举个简单的栗子：在一个盒子里有白色黑色小球若干个，每次有放回地从里面哪一个球，已知抽 ...

　　最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum aposteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法。 1、最大似然估计（MLE） 　　在已知试验结果（即是样本）的情况下 ...

目录 1.极大似然估计 公式推导 2.最小二乘法 可能我从来就没真正的整明白过，只是会考试而已 搞清楚事情的来龙去脉不容易忘记 两个常见的参数估计法： 极大似然估计法和最小二乘法 1.极大似然估计 ref知乎,模型已定，参数未知 ...