原文:均勻分布(uniform distribution)期望的最大似然估計(maximum likelihood estimation)

maximum estimator method more known as MLE of a uniform distribution , 區間上的均勻分布為例,獨立同分布地采樣樣本 x ,x , ,xn ,我們知均勻分布的期望為: 。 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: f x , x 。不失一般性地,將 x ,x , ,xn 排序為順序統計 ...

2017-07-12 15:27 0 1341 推薦指數:

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均勻分布最大估計

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 然函數 ...

Tue Apr 02 17:23:00 CST 2019 0 11135
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
連續均勻分布continuous-uniform-distribution

目錄 引言 R實踐 參考 引言 當從一個連續的區間內,比如[a, b],隨機選擇隨機數的時候,給出的隨機數的數值就服從連續均勻分布。其概率函數,也可以比較容易理解,就是分段函數,區間外的部分概率是0,區間內的部分概率是均勻的值,即區間長度的倒數。 連續 ...

Wed Apr 22 18:06:00 CST 2020 0 1462
最大估計實例 | Fitting a Model by Maximum Likelihood (MLE)

參考:Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大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(然值)最大 ...

Sat Mar 24 06:02:00 CST 2018 0 1017
Maximum LikelihoodMaximum Likelihood Estimation

1、What is Maximum Likelihood? 極大然是一種找到最可能解釋一組觀測數據的函數的方法。 在基本統計學中,通常給你一個模型來計算概率。例如,你可能被要求找出X大於2的概率,給定如下泊松分布:X ~ Poisson (2.4)。在這個例子中,已經給定了你泊 ...

Sat Jan 05 05:32:00 CST 2019 0 768
 
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