极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择...
通俗理解来说,极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE)就是利用观测数据的样本结果信息,去反推最具有可能导致这些观察数据出现的模型参数值。 最大似然估计背后的哲学思想非常简单:即事件可能发生的结果纵然有千万种,但当前的结果已然发生,那么它发生的可能性是最大的,那么我们需要找到使得当前结果最有可能发生的...
通过证据，对两人的关系的“参数”进行推断，叫做似然，得到最可能的参数，叫做最大似然估计。2 最大似...
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, 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。
什么是最大似然估计(MLE) 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如,假设数据来自泊松(λ)分布,在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数据的最...
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。
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。
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...