最大似然准则是一种基于观测数据来估计模型参数的方法。在给定一组观测数据的情况下,MLE旨在找到那些能够使这些数据出现概率达到最大的参数值。这种方法直观且实用,因此在多种统计分析问题中得到了广泛应用。 二、最大似然准则的数学表达 数学上,最大似然准则可以表达为寻找使似然函数达到最大...
最大后验概率准则,Maximum a posteriori probability,MAP,与最大似然准则的区别是将ψ与r交换了位置,最大化以r为条件的ψ的概率: 其中p(ψ)称为先验概率,指的是没有观察信号时候的ψ的概率。pψ|r(ψ|r)称为后验概率。 最大后验概率准则是Turbo码译码算法...
一、最大似然准则(MLE) 最大似然准则是一种通过观测数据来估计概率分布参数的方法。它的核心思想是在给定数据的前提下,选择能使观测到的数据出现概率最大的参数值。最大似然准则假设观测数据是独立同分布的,并且各个数据点的出现是相互独立的。基于这个假设,最大似然准则的数学表达式为: θ_MLE = argmax P(x|θ...
对数似然函数：由于似然函数可能包含复杂的乘积形式，直接求最大值可能比较困难。因此，通常会使用对数似然...
在信息论和编码理论中,最大似然准则和最小汉明距离准则是两种重要的译码准则。最大似然准则认为,应该选择使得接收到的码字与发送的码字的似然概率最大的码字作为译码结果。最小汉明距离准则则认为,应该选择与接收到的码字汉明距离最小的码字作为译码结果。 乍看之下,这两种准则似乎是不同的。然而,在某些情况下,它...
本文将从定义、原理和应用等方面探讨最大似然准则和最大后验概率准则之间的关系。 一、最大似然估计方法 1.最大似然估计的定义 最大似然估计是一种常用的参数估计方法,它的核心思想是求取参数的估计值,使得观测到的样本出现的概率最大。设总体具有一个分布,其中含有一个或多个未知参数,我们抽取了一个样本,现在...
最佳译码,也叫最大后验概率译码(MAP) c, = max P(c /r) 最大似然译码(MLD) c, = max P(r/c,) 如果 ■构成码集的2K个码字以相同概率发送,满足 P(c1)=1/2K,i=1,2,...,2K P(r)对于任何r都有相同的值,满足P(r)=1/2K 则P(c,/r)最大等效于P(r/c)的最大,在此前 提下最佳译码等...
最大似然估计准则适用于A.待估参量的先验概率与代价函数已知的情况B.待估参量的先验概率与代价函数均未知的情况C.待估参量的先验概率已知,代价函数未知的情况D.待估参量的先
因此,我们无法直接利用MAP准则。 2、ML准则 全称为最大似然Maximum Likelihood。 根据贝叶斯公式: \[ P(\boldsymbol S_m|\boldsymbol r)=\frac{P(\boldsymbol S_m,\boldsymbol r)}{P(\boldsymbol r)}=\frac{P(\boldsymbol r|\boldsymbol S_m)P(\boldsymbol S_m)}{\sum_{i=1}^M{P(\boldsymb...