最大似然法(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是一种用于估计统计模型参数的方法。它旨在找到一组参数,使得在这组参数下,观测到的数据出现的概率(即似然函数)达到最大。这种方法广泛应用于各种统计分析和机器学习模型中。 二、似然函数 在最大似然法中,似然函数是关...
最大似然法估计参数的基本思想是通过最大化似然函数来估计概率模型的参数,使得观测到的数据出现的概率最大。 详细来说,在概率论和统计学中,经常需要根据观测到的数据来推断模型的参数,以便更好地理解数据的内在规律和特性。而最大似然法正是为了解决这一问题而提出的统计方法。它首先根据概率模型定义似然函数,该函数...
最大似然法的基本思想可以概括为“让数据说话”。具体来说,它不考虑参数的先验分布,而是直接根据观测数据来估计参数。在这个过程中,首先定义一个似然函数,该函数表示在给定参数下观测数据出现的概率。然后,通过最大化这个似然函数,找到最能“解释”观测数据的参数值。这...