最大似然估计 概率 定义 某个事件发生的可能性，通常知道分布规律以及具体参数的情况下，就可以计算出某个事件发生的概率 似然 定义 给定已知数据来拟合模型，或者说给定某一结果，求某一参数值的可能性 似然函数与概率密度函数 设总体分布 \(f(X;\theta)\)，\(x1 ...

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 ...

%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1 似然函数（Likelihood functio ...

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 ...

根据 使用最大似然法来求解线性模型（2）-为什么是最大化似然函数？ 中提到，某个随机变量tn的 条件概率 服从均值为wT*xn，方差为σ2的正态分布。 现在假设有N个样本点，它们的联合概率密度为： 由于在给定了w和σ2的条件下，tn之间是相互独立的。即：在给定的 w ...

极大似然算法 本来打算把别人讲的好的博文放在上面的，但是感觉那个适合看着玩，我看过之后感觉懂了，然后实际应用就不会了。。。。 　　　　MLP其实就是用来求模型参数的，核心就是“模型已知，求取参数”，模型的意思就是数据符合什么函数，比如我们硬币的正反就是二项分布模型 ...

在 使用最大似然法来求解线性模型（3）-求解似然函数 文章中，我们让 logL 对 w 求一阶偏导数，让偏导数等于0，解出 w，这个 w 就是使logL取最大值的w 那为什么令一阶偏导数等于0，求得的w就能够使 logL 取最大值呢？ 在高等数学中，对于一元可导函数f(x)而言，一阶导数 ...

根据 使用最大似然法来求解线性模型（1），待求解的线性模型如下式： tn=wT*xn+ξn 第xn年的百米赛跑的时间tn，与两个参数有关：一个是w，另一个则是该年对应的一个误差值(noise) 在求解w和 ξ 之前，先观察一下误差值的特点： 误差有正有负，是一个 ...