在统计学中,最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE),也称极大似然估计,是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。最大似然估计在统计学和机器学习中具有重要的价值,常用于根据观测数据推断最可能的模型参数值。这篇文章将详细介绍最大似然估计。 1. 基本概念 在正式进入最大似然估计(Maximum Likel
顾名思义,最大似然估计是参数估计方法中的一种,是一种用于从数据中估计模型参数的方法,其估计的对象是参数,常用于统计学和机器学习领域。 2. 极大似然估计 在机器学习中,训练数据是固定不变的,但模型参数却不是,它是动态的,有待学习的。因此,机器学习的重要目的就是,利用各种方法“学习”得到一个(套)合适的...
在统计学中，参数估计是一个重要的任务。为了推断出观测数据背后的概率模型，我们需要找到适合这些数据的参数值。最大似然比法是一种常见且强大的参数估计方法，它基于最大似然估计原理，将理论与实践相结合，帮助我们从观测数据中获得准确的参数估计值。1. 最大似然估记原理 最大似然估计法是基于最大似然估计原理的...
最大似然估计这个名字是由高斯先提出,Fisher后来重新提出并证明了一些特征。这是统计学中的常用方法,机器学习中的逻辑回归中也是基于它计算的损失函数。 当样本分布是离散型: 当样本分布为连续型时: 一般情况下求估计值的步骤: 1)构造似然函数?(?) 2)取对数:???(?) 似然函数是连乘,不好求导;取对数后可化为...
在统计学中,最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE),也称极大似然估计,是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。最大似然估计在统计学和机器学习中具有重要的价值,常用于根据观测数据推断最可能的模型参数值。这篇文章将详细介绍最大似然估计。
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一种用于统计推断的方法,旨在通过给定的数据找到使观测数据出现概率最大的参数值。极大似然估计法(the Principle of Maximum Likelihood )由高斯和费希尔(R.A.Figher)先后提出,是被使用最广泛的一种参数估计方法,该方法建立的依据是直观的最大似然原理。通俗理解来...
最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种参数估计方法,如果不理解这两种方法的思路,很容易弄混它们。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。 但别急,我们先从概率和统计的区别讲起。
极大似然估计值的计算步骤如下：写出似然函数：根据给定的样本数据和假设的参数分布，写出似然函数。似然函数是参数在给定样本下的概率或概率密度函数的乘积。对似然函数取对数并整理：对似然函数取对数，得到对数似然函数。这一步是为了简化计算，因为对数函数具有良好的求导性质，且对数似然方程和原方程是...
本文将详细介绍最大似然估计。 在统计学中,最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE),也称极大似然估计,是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。最大似然估计在统计学和机器学习中具有重要的价值,常用于根据观测数据推断最可能的模型参数值。 ...
极大似然估计,Maximum Likelihood Estimate,也称为最大似然估计,就是利用已知的样本标记结果,反推最具有可能,或者最大概率导致这些样本结果出现的模型参数。 极大似然估计是一种已知观察数据来推断模型参数的过程。例如,根据事件x的观察结果,推断θ是多少时,结果x最有可能发生,就是极大似然估计。