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： ...

假设一个分布是离散的。{x1,x2,x3....xn} 对应的概率{p1,p2,p3...pn} 可得 $$ \sum_{i=1}^{n}p_{i}=1 $$ ...

 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1912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 ...

一、概率密度函数和分布函数分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。二、均匀分布的概率密度函数假设x服从[a,b]上的均匀分布，则x的概率密度函数 ...

定义 期望 \[EX = \frac{a + b}{2}. \] 证明 \[EX = \int_{-\infty }^{+\infty }xf(x)dx = \int_{a} ...

前言：介绍了最简单的最大似然估计，距离实现「朴素贝叶斯」还有一些距离。在这篇文章，我想分享一下，我所理解的「最大似然估计 - 高斯分布」。 问题 （这里都是玩具数据，为了方便理解才列出 ...

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我是占位符 均匀分布也叫矩形分布，是指任意相同间隔所对应的概率分布都相等，该分布有两个参数：最小值(a)和最大值(b)，缩写为U(a, b)。曲线如下图： 函数为： 　　 　　 当a=0,b=1时，为标准均匀分布。 tf中定义均匀分布的方法： ...