原文:最大似然估计实例 | Fitting a Model by Maximum Likelihood (MLE)

参考:Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大似然估计是用于估计模型参数的,首先我们必须选定一个模型,然后比对有给定的数据集,然后构建一个联合概率函数,因为给定了数据集,所以该函数就是以模型参数为自变量的函数,通过求导我们就能得到使得该函数值 似然值 最大的模型参数了。 Maximum Likelihood Estimation MLE is a stati ...

2018-03-23 22:02 0 1017 推荐指数:

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最大估计 (Maximum Likelihood Estimation), 交叉熵 (Cross Entropy) 与深度神经网络

最近在看深度学习的"花书" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章机器学习基础部分的解释很精华,对比PRML少了很多复杂的推理,比较适合闲暇的时候翻开看看。今天准备写一写很多童鞋们w未必完全理解的最大估计的部分。 单纯从原理上来说,最大估计并不是一个非常难以理解的东西。最大 ...

Mon Nov 27 21:38:00 CST 2017 1 10477
补充资料——自己实现极大估计(最大估计)MLE

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 ...

Sat Jan 28 06:59:00 CST 2017 0 2570
最大估计(MLE)与最小二乘估计(LSE)的区别

最大估计与最小二乘估计的区别 标签(空格分隔): 概率论与数理统计 最小二乘估计 对于最小二乘估计来说,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,也就是估计值与观测值之差的平方和最小。 设Q表示平方误差,\(Y_{i}\)表示估计值,\(\hat{Y}_{i ...

Sun Jul 24 18:34:00 CST 2016 0 11387
最大估计MLE最大后验概率(MAP)

1) 最大估计 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。 最大估计MLEMaximum Likelihood ...

Sat Dec 19 03:42:00 CST 2015 11 77174
最大估计MLE)和最大后验概率(MAP)

最大估计最大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”。简单而言,假设我们要统计全国人口的身高,首先假设这个身高服从服从正态分布,但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高,但是可以通过采样,获取部分人的身高,然后通过最大 ...

Sat Jul 11 04:37:00 CST 2015 0 2598
理解极大估计(MLE)

极大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估计。本文旨在通俗理解MLE(Maximum Likelihood Estimate)。 一、极大估计的思想与举例 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 ...

Sun Jan 20 22:42:00 CST 2019 0 916
 
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