似然與概率 https://blog.csdn.net/u014182497/article/details/82252456 在統計學中,似然函數(likelihood function,通常簡寫為likelihood,似然)是一個非常重要的內容,在非正式場合似然和概率 ...
參考:Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大似然估計是用於估計模型參數的,首先我們必須選定一個模型,然后比對有給定的數據集,然后構建一個聯合概率函數,因為給定了數據集,所以該函數就是以模型參數為自變量的函數,通過求導我們就能得到使得該函數值 似然值 最大的模型參數了。 Maximum Likelihood Estimation MLE is a stati ...
2018-03-23 22:02 0 1017 推薦指數:
似然與概率 https://blog.csdn.net/u014182497/article/details/82252456 在統計學中,似然函數(likelihood function,通常簡寫為likelihood,似然)是一個非常重要的內容,在非正式場合似然和概率 ...
最近在看深度學習的"花書" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章機器學習基礎部分的解釋很精華,對比PRML少了很多復雜的推理,比較適合閑暇的時候翻開看看。今天准備寫一寫很多童鞋們w未必完全理解的最大似然估計的部分。 單純從原理上來說,最大似然估計並不是一個非常難以理解的東西。最大 ...
為: θ2 。 首先我們來看,如何通過最大似然估計的形式估計均勻分布的期望。均勻分布的概率密度函數為: ...
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 ...
最大似然估計與最小二乘估計的區別 標簽(空格分隔): 概率論與數理統計 最小二乘估計 對於最小二乘估計來說,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,也就是估計值與觀測值之差的平方和最小。 設Q表示平方誤差,\(Y_{i}\)表示估計值,\(\hat{Y}_{i ...
1) 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 Likelihood ...
最大似然估計: 最大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法,即:“模型已定,參數未知”。簡單而言,假設我們要統計全國人口的身高,首先假設這個身高服從服從正態分布,但是該分布的均值與方差未知。我們沒有人力與物力去統計全國每個人的身高,但是可以通過采樣,獲取部分人的身高,然后通過最大似 ...
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 ...