伯努利分布和高斯分布下的最大似然估計、交叉熵
伯努利分布是一個離散型機率分布。試驗成功，隨機變量取值為1；試驗失敗，隨機變量取值為0。成功機率為p，失敗機率為q =1-p，N次試驗后，成功期望為N*p，方差為N*p*(1-p) ，所以伯努利分布又稱兩點分布。 觀察到的數據為D1，D2，D3，...，DN，極大似然的目標： 聯合分布難 ...
原文：伯努利分布的最大似然估計
極大似然估計法是求點估計的一種方法，最早由高斯提出，后來費歇爾 Fisher 在 年重新提出。它屬於數理統計的范疇。 大學期間我們都學過概率論和數理統計這門課程。 概率論和數理統計是互逆的過程。概率論可以看成是由因推果，數理統計則是由果溯因。 用兩個簡單的例子來說明它們之間的區別。 由因推果 概率論 例 ：設有一枚骰子， 面標記的是 正 ， 面標記的是 反 。共投擲 次，問： 次 正 面朝上的概 ...
2018-07-06 16:06 0 7414 推薦指數：
相關推薦
伯努利分布的最大似然估計（最小化交叉熵、分類問題）
伯努利分布 伯努利分布，又名0-1分布，是一個離散概率分布。典型的示例是拋一個比較特殊的硬幣，每次拋硬幣只有兩種結果，正面和負面。拋出硬幣正面的概率為 \(p\) ，拋出負面的概率則為 \(1−p\) 。因此，對於隨機變量 \(X\) ，則有： \[\begin{aligned} f(X ...
最大似然估計-高斯分布
前言：介紹了最簡單的最大似然估計，距離實現「朴素貝葉斯」還有一些距離。在這篇文章，我想分享一下，我所理解的「最大似然估計 - 高斯分布」。 問題 （這里都是玩具數據，為了方便理解才列出 ...
均勻分布的最大似然估計
題目描述 設x1，x2，...，xn服從U(0, k)的均勻分布，求k的最大似然估計。 解： 假設隨機變量x服從U(0,k)的均勻分布，則其概率密度函數為 似然函數 ...
泊松分布的“入"最大似然估計
...
最大似然估計
最大似然估計 最大似然估計（Maximum likelihood estimation）可以簡單理解為我們有一堆數據（數據之間是獨立同分布的.iid），為了得到這些數據，我們設計了一個模型，最大似然估計就是求使模型能夠得到這些數據的最大可能性的參數，這是一個統計（statistics）問題 ...
最大似然函數估計
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 ...