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： ...

假設一個分布是離散的。{x1,x2,x3....xn} 對應的概率{p1,p2,p3...pn} 可得 $$ \sum_{i=1}^{n}p_{i}=1 $$ ...

 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1912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 ...

一、概率密度函數和分布函數分布函數是概率密度函數從負無窮到正無窮上的積分；在坐標軸上，概率密度函數的函數值y表示落在x點上的概率為y；分布函數的函數值y則表示x落在區間(-∞，+∞）上的概率。二、均勻分布的概率密度函數假設x服從[a,b]上的均勻分布，則x的概率密度函數 ...

定義 期望 \[EX = \frac{a + b}{2}. \] 證明 \[EX = \int_{-\infty }^{+\infty }xf(x)dx = \int_{a} ...

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 ...

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我是占位符 均勻分布也叫矩形分布，是指任意相同間隔所對應的概率分布都相等，該分布有兩個參數：最小值(a)和最大值(b)，縮寫為U(a, b)。曲線如下圖： 函數為： 　　 　　 當a=0,b=1時，為標准均勻分布。 tf中定義均勻分布的方法： ...