最大似然估计线性回归实例
最大似然估计线性回归实例 一、总结 一句话总结： 最大似然估计的意思就是最大可能性估计,其内容为：如果两件事A,B相互独立,那么A和B同时发生的概率满足公式：P(A , B) = P(A) * P(B) 根据最大似然估计P(y) = P(x1,x2 ... xn)= P(x1) * P ...
原文：线性回归——最大似然函数
似然函数 似然函数与概率非常类似但又有根本的区别，概率为在某种条件 参数 下预测某事件发生的可能性 而似然函数与之相反为已知该事件的情况下推测出该事件发生时的条件 参数 所以似然估计也称为参数估计，为参数估计中的一种算法 下面先求抛硬币的似然函数，然后再使用似然函数算出线性回归的参数 假如有一枚硬币我们现在不知道它是否为正常硬币 正反面出现概率各位 ，所以想通过抛 次然后通过硬币正反面出现的概率分 ...
2016-12-25 13:55 0 3237 推荐指数：
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博文参考了以下两位博主的文章：http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/45032607，http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401 回归问题的前提： 1） 收集的数据 ...
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首先要知道什么是似然函数，根据百度百科的介绍： 设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连续型随机变量时为概率密度，当X为离散型随机变量时为概率分布），θ为待估参数，X1,X2,…Xn是来自于总体X的样本，x1,x2…xn为样本X1,X2,…Xn的一个观察值，则样本的联合分布（当X是连续型随机变量时 ...