原文:最大似然函數

概率函數 vs 似然函數 :p x 概率函數是 ,已知,求x的概率。似然函數是x已知,求 分布是p x 的總體樣本中抽取到這 個樣本的概率,也就是樣本集X中各個樣本的聯合概率 最大似然估計為: 為了方便計算,對聯合概率取對數 求最大似然函數估計值的一般步驟: 寫出似然函數 對似然函數取對數,並整理 求導數,令導數為 ,得到似然方程 解似然方程,得到的參數即為所求 最大似然函數推導交叉熵: 二分類問 ...

2019-06-20 10:40 0 1282 推薦指數:

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最大函數

最大然估計 概率 定義 某個事件發生的可能性,通常知道分布規律以及具體參數的情況下,就可以計算出某個事件發生的概率 然 定義 給定已知數據來擬合模型,或者說給定某一結果,求某一參數值的可能性 函數與概率密度函數 設總體分布 \(f(X;\theta)\),\(x1 ...

Tue Nov 02 00:36:00 CST 2021 1 184
最大函數估計

首先要知道什么是函數,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 ...

Wed Jul 24 05:14:00 CST 2013 1 6677
線性回歸——最大函數

函數   函數與概率非常類似但又有根本的區別,概率為在某種條件(參數)下預測某事件發生的可能性;而函數與之相反為已知該事件的情況下推測出該事件發生時的條件(參數);所以然估計也稱為參數估計,為參數估計中的一種算法; 下面先求拋硬幣的函數,然后再使用函數算出線性回歸的參數 ...

Sun Dec 25 21:55:00 CST 2016 0 3237
使用最大然法來求解線性模型(3)-求解函數

根據 使用最大然法來求解線性模型(2)-為什么是最大函數? 中提到,某個隨機變量tn的 條件概率 服從均值為wT*xn,方差為σ2的正態分布。 現在假設有N個樣本點,它們的聯合概率密度為: 由於在給定了w和σ2的條件下,tn之間是相互獨立的。即:在給定的 w ...

Mon Mar 27 04:03:00 CST 2017 0 1415
最大函數 到 EM算法詳解

極大然算法 本來打算把別人講的好的博文放在上面的,但是感覺那個適合看着玩,我看過之后感覺懂了,然后實際應用就不會了。。。。     MLP其實就是用來求模型參數的,核心就是“模型已知,求取參數”,模型的意思就是數據符合什么函數,比如我們硬幣的正反就是二項分布模型 ...

Thu Jun 15 02:10:00 CST 2017 0 4830
使用最大然法來求解線性模型(4)-最大函數背后的數學原理

在 使用最大然法來求解線性模型(3)-求解函數 文章中,我們讓 logL 對 w 求一階偏導數,讓偏導數等於0,解出 w,這個 w 就是使logL取最大值的w 那為什么令一階偏導數等於0,求得的w就能夠使 logL 取最大值呢? 在高等數學中,對於一元可導函數f(x)而言,一階導數 ...

Tue Mar 28 20:10:00 CST 2017 0 1912
使用最大然法來求解線性模型(2)-為什么是最大函數

根據 使用最大然法來求解線性模型(1),待求解的線性模型如下式: tn=wT*xn+ξn 第xn年的百米賽跑的時間tn,與兩個參數有關:一個是w,另一個則是該年對應的一個誤差值(noise) 在求解w和 ξ 之前,先觀察一下誤差值的特點: 誤差有正有負,是一個 ...

Mon Mar 27 02:43:00 CST 2017 0 1705
 
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