伯努利分布和高斯分布下的最大似然估计、交叉熵
伯努利分布是一个离散型机率分布。试验成功，随机变量取值为1；试验失败，随机变量取值为0。成功机率为p，失败机率为q =1-p，N次试验后，成功期望为N*p，方差为N*p*(1-p) ，所以伯努利分布又称两点分布。 观察到的数据为D1，D2，D3，...，DN，极大似然的目标： 联合分布难 ...
原文：伯努利分布的最大似然估计
极大似然估计法是求点估计的一种方法，最早由高斯提出，后来费歇尔 Fisher 在 年重新提出。它属于数理统计的范畴。 大学期间我们都学过概率论和数理统计这门课程。 概率论和数理统计是互逆的过程。概率论可以看成是由因推果，数理统计则是由果溯因。 用两个简单的例子来说明它们之间的区别。 由因推果 概率论 例 ：设有一枚骰子， 面标记的是 正 ， 面标记的是 反 。共投掷 次，问： 次 正 面朝上的概 ...
2018-07-06 16:06 0 7414 推荐指数：
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