L(θ∣D)=θa(1−θ)b 上式两边取对数,就得到对数似然估计(Log-likelihood Estimation) : l(θ∣D)=alogθ+blog(1−θ) 所以求l(θ∣D)相对于θ的导数,并将导数设为零时,求的最大对数似然估计(l(θ∣D)的最大值)。 显然,l(θ∣D)取最大值时θ的值,就是L(θ∣D)取最大值时θ...
https://towardsdatascience.com/on-probability-versus-likelihood-83386b81ad83 作者均为 Rob Taylor, PhD。 为适合中文阅读习惯,阅读更有代入感,原文翻译后有删改。 1. 基本概念 在正式进入最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)内容之前,我们需...
MLE(Maximum likelihood estimation)是一个决定模型参数值的方法。参数值是通过最大化可能性(Maximum likelihood)让整个预测过程能通过我们的模型获得我们正在观察到的数据来得到的(Maximum likelihood estimation is a method that determines values for the parameters of a model. The parameter values are found such ...
最大似然估计(Maximum-likelihood Estimation,MLE) 维基百科,自由的百科全书 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。 预备知识 下边的讨论要求读者熟悉概率论中的基本定义,如概率分布、概率密度函数...
https://towardsdatascience.com/on-probability-versus-likelihood-83386b81ad83 作者均为 Rob Taylor, PhD。 为适合中文阅读习惯,阅读更有代入感,原文翻译后有删改。 1. 基本概念 在正式进入最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)内容之前,我们需要了解两个基本概念。包括: ...
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,简称MLE)是一种点估计方法,用于估计统计模型中的参数。其基本思想是选择参数值,使得观测数据在这些参数下的概率最大。这种方法在统计学、机器学习和数据科学中非常常见。 ### 最大似然估计的基本步骤: 1. **定义似然函数**:对于给定的参数 \(\theta\),似然函数 \(L...
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。 本文基于两篇文章整合而成, https://medium.com/@dataforyou/maximum-likelihood-estimation-cd9...
Fig3. Derivative of Log Likelihood 令 导数等于零,得到 θ Fig4. MLE 等号左边的符号 只是为了强调 θ 是估计,最大似然估计,只是强调而已,和高中直接写 θ = …… 没有区别。 现在来分析求导结果,“抛硬币正面朝上”这个实验的最大可能性(MLE)就是 正面朝上 (N_H: Number of Head)的次数 占 整个实...
最大似然估计(Maximum likelihood estimation) 似然与概率 在统计学中,似然函数(likelihood function,通常简写为likelihood,似然)是一个非常重要的内容,在非正式场合似然和概率(Probability)几乎是一对同义词,但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念。概率是在特定环境下某件事情发生的可能性,也就是结果没有产生...
极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是频率派提出的. 下溢(underflow) 似然概率容易出现下溢的情况,什么是下溢? 连续数学在数字计算机上的根本困难是,我们需要通过有限数量的位模式来表示无限多的实数.这意味着我们在计算机中表示实数时,几乎总会引入一些近似误差.在许多情况下,这仅仅是舍入误差.舍入误差会导致...