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 ...

最大似然估計 目錄 最大似然估計 似然函數與概率函數 似然函數的最大值 多樣本與乘法公式 公司年會的抽獎環節需要一個抽獎程序，部門A承擔了這個抽獎程序的編寫。抽獎結果出來后，發現100個獎項中的35個都被部門A的成員抽到了 ...

原文鏈接： https://lulaoshi.info/machine-learning/linear-model/maximum-likelihood-estimation 前文 從線性回歸走進機 ...