原文:極大似然估計的理解與應用

極大似然估計是概率論中一個很常用的估計方法,在機器學習中的邏輯回歸中就是基於它計算的損失函數,因此還是很有必要復習一下它的相關概念的。 背景 先來看看幾個小例子: 獵人師傅和徒弟一同去打獵,遇到一只兔子,師傅和徒弟同時放槍,兔子被擊中一槍,那么是師傅打中的,還是徒弟打中的 一個袋子中總共有黑白兩種顏色 個球,其中一種顏色 個,隨機取出一個球,發現是黑球。那么是黑色球 個 還是白色球 個 看着兩個 ...

2018-02-05 18:28 0 17387 推薦指數:

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極大估計理解應用

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Tue Jun 05 23:03:00 CST 2018 4 14922
理解極大估計(MLE)

極大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估計。本文旨在通俗理解MLE(Maximum Likelihood Estimate)。 一、極大估計的思想與舉例 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 ...

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極大估計

極大估計 標簽(空格分隔): 數學 最大估計(maximun likelihood estimate)是一種統計方法,它用來求一個樣本集的相關概率密度函數的參數。這個方法最早是遺傳學家以及統計學家哦羅納德·費雪爵士在1912至1922年間開始使用的。 然是對likelihood ...

Fri Jul 30 04:13:00 CST 2021 0 293
先驗概率、后驗概率與估計理解

先驗概率、后驗概率與估計理解 先驗概率 后驗概率 估計 貝葉斯 在機器學習中,時常碰到先驗概率、后驗概率與估計,特別是碰到貝葉斯公式的時候。然而,教材上關 ...

Sat Sep 01 04:26:00 CST 2018 0 734
從極大估計的角度理解深度學習中loss函數

從極大估計的角度理解深度學習中loss函數 為了理解這一概念,首先回顧下最大估計的概念: 最大估計常用於利用已知的樣本結果,反推最有可能導致這一結果產生的參數值,往往模型結果已經確定,用於反推模型中的參數.即在參數空間中選擇最有可能導致樣本結果發生的參數.因為結果已知,則某一參數 ...

Tue Jun 11 06:39:00 CST 2019 0 1147
 
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