似然函數 　　似然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；而似然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）；所以似然估計也稱為參數估計，為參數估計中的一種算法； 下面先求拋硬幣的似然函數，然后再使用似然函數算出線性回歸的參數 ...

轉載自：https://www.cnblogs.com/loongofqiao/p/8642045.html 邏輯回歸的本質是最大似然估計 邏輯回歸的輸出是 分別表示取1和取0的后驗概率。將上面兩式聯系起來得到 取似然函數 再取對數 最大似然估計就是求使似然函數最大 ...

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 ...

一、為什么要估計（estimate） 在概率，統計學中，我們所要觀測的數據往往是很大的，(比如統計全國身高情況）我們幾乎不可能去統計如此之多的值。這時候，就需要用到估計了。我們先抽取樣本，然后通過統計樣本的情況，去估計總體。下面是數學中常用到的術語： 　　·總體（Populantion ...

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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 ...

　　極大似然估計（Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE）是很常用的參數估計方法，極大似然原理的直觀想法是，一個隨機試驗如有若干個可能的結果A，B，C，...，若在一次試驗中，結果A出現了，那么可以認為實驗條件對A的出現有利，也即出現的概率P(A)較大。也就是說 ...