原文:最大似然估計實例 | Fitting a Model by Maximum Likelihood (MLE)

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:

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最大估計 (Maximum Likelihood Estimation), 交叉熵 (Cross Entropy) 與深度神經網絡

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估計的部分。 單純從原理上來說,最大估計並不是一個非常難以理解的東西。最大 ...

Mon Nov 27 21:38:00 CST 2017 1 10477
補充資料——自己實現極大估計(最大估計)MLE

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 ...

Sat Jan 28 06:59:00 CST 2017 0 2570
最大估計(MLE)與最小二乘估計(LSE)的區別

最大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 ...

Sun Jul 24 18:34:00 CST 2016 0 11387
最大估計MLE最大后驗概率(MAP)

1) 最大估計 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。 最大估計MLEMaximum Likelihood ...

Sat Dec 19 03:42:00 CST 2015 11 77174
最大估計MLE)和最大后驗概率(MAP)

最大估計最大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 ...

Sat Jul 11 04:37:00 CST 2015 0 2598
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 ...

Sun Jan 20 22:42:00 CST 2019 0 916
 
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