1. 引言 极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是统计学中最重要的参数估计方法之一。本文将从理论基础出发,结合Python代码实现,帮助读者深入理解这一核心概念。 2. 理论基础 2.1 什么是似然函数 似然函数是统计模型中关于参数的函数,它表示在给定观测数据下,模型参数取某个值时的"可能性"。 对于一组独立...
1. 引言 极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是统计学中最重要的参数估计方法之一。本文将从理论基础出发,结合Python代码实现,帮助读者深入理解这一核心概念。 2. 理论基础 2.1 什么是似然函数 似然函数是统计模型中关于参数的函数,它表示在给定观测数据下,模型参数取某个值时的"可能性"。 对于一组独立...
python最大似然分类参数设置 极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)在概率论与数理统计中极为重要的参数估计方法,它是基于贝叶斯理论的,而贝叶斯定理详细解释参看。 Part1.贝叶斯理论(Bayesian Theorem): 为先验概率, 是似然, 为基于数据集y的参数的后验概率,前两式由条件概率公式易得。而对于来自相同总体的样本...
《Maximum Likelihood Estimation(MLE) 极大似然估计》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。http://...
极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,简称MLE),是一种根据数据采样来估计概率分布的经典方法。常用的策略是先假定总体具有某种确定的概率分布,再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。运用到类条件概率$p(\boldsymbol x | c) $中,假设$p(\boldsymbol x | c )$服从一个参数为θ的分布,问题就变为根据...
做了假设分布后下一步就是求分布参数,这个过程一般采用极大似然估计MLE(Maximum Likelihood Estimation),具体的方法就是求该假设分布在训练样本上的联合概率(样本带入连乘),然后求其关于 theta 的最大值,为了方便计算所以一般取 -log,单调性保持不变,所有就有了 logLoss: L(Y, P(Y|X)) = - logP(Y|X)。
我们为什么会选择最小二乘法呢?其中一个原因就是极大似然估计(maximum likelihoodestimation)。假设我们的数据样本v1,…,vn服从由未知参数 θ 的概率分布: 虽然我们不知道 θ,但是可以通过给定样本情况下θ的可能性: 按照这种方法,θ 最可能的值就是最大化这个似然函数的值,即能够以最高概率产生观测数据的值。在...
MLE - 最大似然估计 Maximum Likelihood Estimation, MLE是频率学派常用的估计方法!我们经常在不经意间使用MLE,例如上文中关于频率学派求硬币概率的例子,其方法其实本质是由优化NLL得出。至此,一件神奇的事情发生了 —在MAP中使用一个高斯分布的先验等价于在MLE中采用L2的regularizaton ! 1.2K40 【人工智能那些事】...
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是一种常用的参数估计方法,它通过最大化似然函数来估计参数。在本文中,我们将讨论概率分布的参数估计与最大似然的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型公式,并通过具体代码实例进行详细解释。 2.核心概念与联系...
在统计学中,最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一种用来估计模型参数的方法。对于一个给定的概率分布,最大似然估计通过找到最有可能生成观察数据的参数值来工作。在本文中,我们将逐步介绍如何使用 Python 实现最大似然估计来估计分布参数。