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。这篇文章将详细介绍最大似然估计。 1. 基本概念 在正式进入最大似然估计(Maximum Likelihood Estim...
通过最大化似然函数,找到了最可能的解。 理解似然函数 顾名思义,最大似然估计是通过最大化似然函数来计算的。(从技术上讲,这不是找到它的唯一方法,但这是最直接的方法)。 似然函数是衡量样本成为观察到数据的概率。 如果数据集有1-n个独立同分布的(iid)随机变量,X₁至Xₙ,与观察到的数据 x₁ 到 x...
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。这篇文章将详细介绍最大似然估计。 1. 基本概念 在正式进入最大似然估计(Maximum Likelihood Estim...
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一种用于统计推断的方法,旨在通过给定的数据找到使观测数据出现概率最大的参数值。极大似然估计法(the Principle of Maximum Likelihood )由高斯和费希尔(R.A.Figher)先后提出,是被使用最广泛的一种参数估计方法,该方法建立的依据是直观的最大似然原理。通俗理解来...
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...
最大似然估计概述 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...
1. 最大似然估记原理 最大似然估计法是基于最大似然估计原理的一种参数估计方法。最大似然估计假设观测数据服从某个已知的概率分布，并通过寻找使得观测数据出现的概率最大的参数值来进行参数估计。具体而言，最大似然比法通过以下步骤进行：>假设观测数据的概率分布属于一个参数化的概率模型。>利用观测数据代入概率...
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。 例如,假设数据来自泊松(λ)分布,在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找...
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...