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...
① 最大似然估计简单来说就是模型参数的哪个取值能让实际测量出的 ( xi, yi ) 显得最可能出现,那我们就认为模型的参数是多少。 注:例如,w 和 b 的哪个取值能让我们现在观测的数据 {x, y} 显得最可能出现,那我们就认为 w 和 b 是多少。 ② 我们记对 w 和 b 的估计值为{w^,b^}。 ③ 那么在参数...
最大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)一种重要而普遍的求估计量的方法。最大似然法明确地使用概率模型,其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。最大似然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表。 关键词:求估计量的方法,概率模型,较高概率产生观察数据 详细解读: 1.“似然”是对...
解释最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)的逻辑,可以从哲学讲起。黑格尔有句名言:“现实的就是合理的,合理的就是现实的。” 这句话,在十九世纪的德国,普鲁士王朝的既得利益者看到的是保守,追求自由的天真革新派看到的是反动,老谋深算的作者想的却是革新。我们在这里...
通过事实,推断出最有可能的情况,就是最大似然估计。 1、直观的例子 现在让情况没有那么极端: 假如有一个罐子,里面有黑白两种颜色的球,数目多少不知,两种颜色的比例也不知。我们...
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3、最大似然估计（maximum likelihood estimation）：最大似然估计是一种基于概率统计原理的参数估计方法。它通过选择使观测数据出现的概率最大化的参数值，来估计真实参数。最大似然估计不一定是无偏估计，但在大样本下通常是渐进无偏的。最大似然估计可以提供良好的统计性能，并且有坚实的理论基础。
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种在统计学中常用的参数估计方法，用于确定最有可能产生样本观测数据的参数值。下面是最大似然估计函数的构造步骤：1. 确定概率模型：首先，需要确定一个概率模型来描述观测数据的分布情况，通常使用概率分布函数来表示，例如正态分布、伯努利分布等。2...