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 ...

转载自：https://www.cnblogs.com/loongofqiao/p/8642045.html 逻辑回归的本质是最大似然估计 逻辑回归的输出是 分别表示取1和取0的后验概率。将上面两式联系起来得到 取似然函数 再取对数 最大似然估计就是求使似然函数最大 ...

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 ...

一、为什么要估计（estimate） 在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们几乎不可能去统计如此之多的值。这时候，就需要用到估计了。我们先抽取样本，然后通过统计样本的情况，去估计总体。下面是数学中常用到的术语： 　　·总体（Populantion ...

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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 ...

　　极大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）是很常用的参数估计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，...，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。也就是说 ...