最大似然估计 是一种统计方法 ,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪 爵士在1912年至1922年间开始使用的.“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译,“似然”用现代的中文来说即“可能性”.故而,若称之为“最大可能性估计”则更加通俗易懂. ...
最大似然法估计的原理是( )A.最小化残差的平方和B.用样本的矩估计总体的矩C.最大化从总体中抽取到n个样本的联合概率密度D.最小化拟合值的和
最大似然估计的原理是利用观测数据,反推最有可能导致这样结果的参数值,即使样本数据出现的可能性最大化的参数值。接下来,我将从几个方面详细阐述
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...
它的基本原理是在给定观测数据的情况下,找到使得观测数据出现的概率最大的参数值。 具体而言,最大似然估计的步骤如下: 1.建立概率模型:首先根据问题的特点和假设,建立合适的概率模型。常见的概率分布模型包括正态分布、泊松分布、伯努利分布等。 2.构造似然函数:利用建立的概率模型,将观测数据代入,并将数据看作是从...
最大似然估计原理可以被用来在极少的或无先验知识的情况下估计参数,并在具有参数的概率模型的回归和分类的分析中得到广泛应用。 最大似然估计原理的基本原理如下:假设观测数据由某种参数θ为参数的概率模型所生成,则θ可以由最大似然估计原理推断出来,具体方法是找出能使观测数据发生的概率最大的θ值。一般情况下,θ(...
最大似然估计的不变性原理在统计学中有广泛的应用,包括: · 变换参数化形式:MLE 对于参数化的不同函数形式是相同的,因此可以使用最方便或最容易建模的形式。 · 合成函数:如果参数 θ 是合成函数 g(α, β) 的未知值,则α和β的 MLE 可以从 g(α, β) 的 MLE 中获得。 · 模型选择:可以通过比较不同...
百度试题 题目最大似然估计的原理是什么?() A.中心极限定理B.小概率原理C.大数定律D.反证法相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
最大似然估计是一种使用观测数据来估计未知参数的方法。其工作原理是通过寻找最大化似然函数的参数组合,以使在假设的模型下,我们所观察到的数据具有最高的概率。 如果将参数想象成旋钮,那么这实际上就是找到最适合数据的旋钮设置。 我们可以将我们的目标...