在Coursera機器學習課程中，第一篇練習就是如何使用最小均方差(Least Square)來求解線性模型中的參數。本文從概率論的角度---最大化似然函數，來求解模型參數，得到線性模型。本文內容來源於：《A First Course of Machine Learning》中的第一章和第二章 ...

在 使用最大似然法來求解線性模型（3）-求解似然函數 文章中，我們讓 logL 對 w 求一階偏導數，讓偏導數等於0，解出 w，這個 w 就是使logL取最大值的w 那為什么令一階偏導數等於0，求得的w就能夠使 logL 取最大值呢？ 在高等數學中，對於一元可導函數f(x)而言，一階導數 ...

根據 使用最大似然法來求解線性模型（1），待求解的線性模型如下式： tn=wT*xn+ξn 第xn年的百米賽跑的時間tn，與兩個參數有關：一個是w，另一個則是該年對應的一個誤差值(noise) 在求解w和 ξ 之前，先觀察一下誤差值的特點： 誤差有正有負，是一個 ...

似然函數 　　似然函數與概率非常類似但又有根本的區別，概率為在某種條件（參數）下預測某事件發生的可能性；而似然函數與之相反為已知該事件的情況下推測出該事件發生時的條件（參數）；所以似然估計也稱為參數估計，為參數估計中的一種算法； 下面先求拋硬幣的似然函數，然后再使用似然函數算出線性回歸的參數 ...

概率函數 vs 似然函數 : p(x|θ) (概率函數是θ，已知，求x的概率。似然函數是x已知，求θ) 分布是p(x|θ)的總體樣本中抽取到這100個樣本的概率，也就是樣本集X中各個樣本的聯合概率 最大似然估計為： 為了方便計算，對聯合概率取對數 求最大似然函數估計值 ...

最大似然估計 概率 定義 某個事件發生的可能性，通常知道分布規律以及具體參數的情況下，就可以計算出某個事件發生的概率 似然 定義 給定已知數據來擬合模型，或者說給定某一結果，求某一參數值的可能性 似然函數與概率密度函數 設總體分布 \(f(X;\theta)\)，\(x1 ...

首先要知道什么是似然函數，根據百度百科的介紹： 設總體X服從分布P(x；θ)（當X是連續型隨機變量時為概率密度，當X為離散型隨機變量時為概率分布），θ為待估參數，X1,X2,…Xn是來自於總體X的樣本，x1,x2…xn為樣本X1,X2,…Xn的一個觀察值，則樣本的聯合分布（當X是連續型隨機變量時 ...