为: θ2 。 首先我们来看,如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望。均匀分布的概率密度函数为: ...
似然与概率 https: blog.csdn.net u article details 在统计学中,似然函数 likelihood function,通常简写为likelihood,似然 是一个非常重要的内容,在非正式场合似然和概率 Probability 几乎是一对同义词,但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念。概率是在特定环境下某件事情发生的可能性,也就是结果没有产生之前依据环境所对应的 ...
2019-01-10 20:42 0 667 推荐指数:
为: θ2 。 首先我们来看,如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望。均匀分布的概率密度函数为: ...
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似然估计的部分。 单纯从原理上来说,最大似然估计并不是一个非常难以理解的东西。最大 ...
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 ...
1、What is Maximum Likelihood? 极大似然是一种找到最可能解释一组观测数据的函数的方法。 在基本统计学中,通常给你一个模型来计算概率。例如,你可能被要求找出X大于2的概率,给定如下泊松分布:X ~ Poisson (2.4)。在这个例子中,已经给定了你泊 ...
%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1 似然函数(Likelihood functio ...
最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似,但是最大的不同时,最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。 首先,我们回顾上篇文章中的最大似然估计,假设x为独立同分布的采样,θ为模型参数,f为我们所使用的模型 ...
最大似然估计 最大似然估计(Maximum likelihood estimation)可以简单理解为我们有一堆数据(数据之间是独立同分布的.iid),为了得到这些数据,我们设计了一个模型,最大似然估计就是求使模型能够得到这些数据的最大可能性的参数,这是一个统计(statistics)问题 ...