對於最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得模型能最好地擬合樣本數據，也就是估計值和觀測值之差的平方和最小。而對於最大似然法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發的兩種 ...

這一部分內容和吳恩達老師的CS229前面的部分基本一致，不過那是很久之前看的了，我盡可能寫的像吳恩達老師那樣思路縝密。 1.假設 　　之前我們了解過最大似然估計就是最大化似然函數$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 　　來確定參數\(\theta ...

1、結論 測量誤差（測量）服從高斯分布的情況下， 最小二乘法等價於極大似然估計。 2、最大似然估計概念 ...

1） 極/最大似然估計 MLE 給定一堆數據，假如我們知道它是從某一種分布中隨機取出來的，可是我們並不知道這個分布具體的參，即“模型已定，參數未知”。例如，我們知道這個分布是正態分布，但是不知道均值和方差；或者是二項分布，但是不知道均值。 最大似然估計（MLE，Maximum ...

這篇文章給了我一個啟發，我們可以自己用已知分布的密度函數進行組合，然后構建一個新的密度函數啦，然后用極大似然估計MLE進行估計。 代碼和結果演示 代碼： #取出MASS包這中的數據 data(geyser,package ...

極大似然估計學習時總會覺得有點不可思議，為什么可以這么做，什么情況才可以用極大似然估計。本文旨在通俗理解MLE(Maximum Likelihood Estimate)。 一、極大似然估計的思想與舉例 舉個簡單的栗子：在一個盒子里有白色黑色小球若干個，每次有放回地從里面哪一個球，已知抽 ...

　　最大似然估計（Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE）和最大后驗概率估計（Maximum aposteriori estimation, 簡稱MAP）是很常用的兩種參數估計方法。 1、最大似然估計（MLE） 　　在已知試驗結果（即是樣本）的情況下 ...

目錄 1.極大似然估計 公式推導 2.最小二乘法 可能我從來就沒真正的整明白過，只是會考試而已 搞清楚事情的來龍去脈不容易忘記 兩個常見的參數估計法： 極大似然估計法和最小二乘法 1.極大似然估計 ref知乎,模型已定，參數未知 ...