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, http...
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Maximum Likelihood Estimation(MLE) 极大似然估计,又被称作最大似然估计。其可在给定概率分布模型的条件下用于模型参数的估计,即所谓的参数估计 基本原理 在此之前,我们先来了解下P(x;θ),其中x就是概率中常见的随机变量,而θ则是该概率分布模型的模型参数。在不同概率分布模型中有各自不同的模型参数,比如二项分...
二、最大似然估计 最大似然估计,Maximum likelihood estimation,MLE),通俗理解来说,就是在已知随机变量属于哪种概率分布的前提下,利用已知的样本结果信息,反推最具有可能(最大概率)导致这些样本结果出现的模型参数值。换句话说,极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,即:“模型已定,参数未知”。 1...
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...
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...
最大似然估计法(MLE, Maximum Likelihood Estimation)是估计参数值的方法,目标是找到一个参数值,使出现目前事件的概率最大。如下图所示,曲线是四个可能的正态概率分布(平均数/变异数不同),我们希望利用最大似然估计法找到最适配(Fit)的一个正态概率分布。
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...
极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation) 1. 前言 在学习损失函数(loss function)时,思考:对数损失函数(logarithmic loss function)或 对数似然损失函数(loglikelihood loss function)的数学原理时,再次遇到之前一直存在的疑惑——极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)。先总结如下,作为个人学习笔记。本人第一篇...
最大似然估计是利用已知的样本的结果,在使用某个模型的基础上,反推最有可能导致这样结果的模型参数值。 例子1:抽球 举个通俗的例子:假设一个袋子装有白球与红球,比例未知,现在抽...