【数学基础】最大似然估计

最新推荐文章于 2024-07-08 15:46:00 发布
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#概率论 #机器学习

本文探讨了如何通过优化离散型随机变量的特定取值概率，使得乘积概率达到最大，同时介绍了在连续型随机变量中利用最大似然估计方法估计参数u。通过实例展示了在现实中的应用和理论背景。

1、离散型随机变量

 若使X取4，5，6时的连乘概率最大，则P取0.5；

2、连续型随机变量

 若是概率值f(x)连乘结果最大，则绿线u=100时满足条件。

在现实中，通过使f(x)连乘结果最大，对u进行估计，即最大似然估计。

 

最大似然估计的求解步骤（详细解释，通俗易懂）
qq_64411728的博客
06-05 9921
详细介绍了一下最大似然估计的求解步骤，并附带例题，刚学的小伙伴们可放心食用~
概率统计笔记：极大似然估计
weixin_42521167的博客
08-02 1255
极大似然估计，误差的高斯分布与最小二乘估计的等价性极大似然估计的具体步骤似然函数假设样本观测值求解方程 极大似然估计的具体步骤 假设有随机变量X∼P(x;θ)X\sim P(x;\theta)X∼P(x;θ) 现有样本x1,x2,...xNx_1, x_2, ...x_Nx1​,x2​,...xN​ 我们需要做四步：表示似然函数、假设样本观测值、求解方程和代入数据。 似然函数 对于离散型和连续型随...
最大似然估计(Maximum likelihood estimation)
weixin_30951389的博客
11-22 2321
最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”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差。 最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设，就是所有的采样...
概率统计Python计算：连续型总体未知参数的最大似然估计
u012958850的博客
05-17 2164
设(X1,X2,⋯ ,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)(X1​,X2​,⋯,Xn​)是来自总体XXX的样本，(x1,x2,⋯ ,xn)(x_1,x_2,\cdots,x_n)(x1​,x2​,⋯,xn​)为样本的一个观测值。已知XXX的分布，其中含有mmm个未知参数θ1,θ2,⋯ ,θm\theta_1,\theta_2,\cdots,\theta_mθ1​,θ2​,⋯,θm​，记θ=(θ1,θ2,⋯ ,θm)\theta=(\theta_1,\theta_2,\cdots,\theta_m)
极大似然估计
weixin_42670565的博客
12-14 1881
极大似然概念的理解
机器学习统计学基础 - 最大似然估计
暴力扬
07-08 2017
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用的参数估计方法，其基本原理是通过最大化观测数据出现的概率来寻找最优的参数估计值。具体来说，最大似然估计的核心思想是利用已知的样本结果，反推最有可能导致这样结果的参数值。
应用数学与机器学习基础 - 最大似然估计篇
绎岚科技的博客
06-23 1775
最大拟然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是统计学和机器学习领域中的一种重要参数估计方法。MLE的核心思想是基于给定的数据，找到一组参数值，使得这组参数生成观测数据的概率（即似然函数）达到最大。这样做的原因在于，如果某组参数能够使得观测数据出现的概率最大，那么这组参数就最有可能是真实的模型参数。
基于Matlab模拟最大似然估计算法（源码）.rar
最新发布
07-11
在机器学习中，最大似然估计则是许多分类和回归算法的理论基础。因此，基于Matlab模拟最大似然估计的源码，不仅可以作为教学和研究中的工具，也对实际工程问题的解决具有重要意义。 通过Matlab模拟最大似然估计，...
机器学习数学基础-最大似然估计与贝叶斯法则
林学森的技术专栏
04-22 606
1.最大似然估计(MLE) 最大似然估计(maximum likelihood estimation)，又被译为极大似然估计或者最大概似估计等，是由德国数学家Gauss于1821年提出，并由英国统计学家和生物进化学家R.A. Fisher发展壮大的一种求估计的手段。 假设似然函数定义如下： 其中fD代表的是事件的概率分布的密度函数，表示分布参数。如果我们可以找到一个使得似然函数的取值达到最大，那么它就被称为的最大似然估计。 下面援引wikipedia上的一个范例。假设有三种类型的硬币放在盒子里.
精选资源
贝叶斯公式及最大似然估计的理解与应用
09-22
通过对具体实例的应用讲解，使得最大似然估计成为解决分类决策等问题的有效工具。文中还提供了具体的数学计算方式帮助理解。适用于有一定统计基础的学习者。主要面向研究人员和数据科学家。 适用人群：适用于具有...
离散问题的最大似然估计
热门推荐
gc.collect()
10-24 3万+
简述 一般来说，会查到这个问题，相比都是遇到了更一般的问题。 数学课就是上课1+1=2，下课黎曼问题证明的感觉。 本文不会讲解最大似然法 只是给需要解决离散型的最大似然法问题人用的 解决办法 一般来说，离散型的最大似然估计，我们极大话的对象是什么？ 这时就不是类似于连续型，会有一个连续型的变量x 这里，我们就需要借助离散型的抽样了。 我们极大的对象就是，抽样样本的概率 例如有样本例子 ...
最大似然估计
ljh0302的专栏
11-20 1044
1、基本概念： 在已知试验样本的前提下，估计模型的未知参数，使得产生该样本的可能性最大。 2、分类：离散型和连续型 1）离散型 X为离散型随机变量，分布律为， 随机变量相互独立，联合分布律为 设是的一个样本值，则样本的似然估计函数可以表示为： 给定，使得最大的，作为对参数的估计，即： 2）连续型 X为连续型随机变量，分布律为， 随机变量相互独立，联合分布律为 设...
【数学】什么是最大似然估计？如何求解最大似然估计
q742971636的博客
06-14 5475
其核心思想是：给定一个观测数据集，找到一组参数，使得在这些参数下观测到当前数据的可能性（似然）最大。例如，在医学研究中，科学家常常需要估计某种疾病的发病率。假设有一个新的传染病，研究人员需要估计其传播率（即，传染给某人的概率）。他们收集了若干病例数据，通过最大似然估计，可以得到传播率的最优估计，从而帮助制定防控策略。最大似然估计同样可以应用于金融领域，比如估计股票的收益率和风险；在机器学习中，用于训练模型的参数，如线性回归中的回归系数等。分别求导并令其等于零，可以得到参数的估计值。的概率分布，观测数据为。
数学篇----参数估计之最大似然估计法[概率论]
谷震平的专栏
02-04 1万+
前言     参数估计问题分：点估计、区间估计。     点估计是适当地选择一个统计量作为未知参数的估计（称为估计量），若已取得一样本，将样本值代入估计量，得到估计量的值，以估计量的值作为未知参数的近似值（称为估计值）。（另一种解释：依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。）     有很多求点估计的方法：最大似然估计法、矩估计法、最小二乘法、贝叶斯估计法。重点就是最大
最大似然法
阿华Go，从现在开始的博客
03-04 1909
要利用最大似然法，我们首先需要明白什么是似然函数，然后再来讲解如何最大，那么到底什么东东是似然函数呢？下面我们来讲解一下哈！ likelihood（似然），在英语中和probability（可能）可以互换，所以我们可以猜想这个东西是关于概率的，那为什么不用probability呢？因为在英语中，并不是所有在0，1之间的数都可以称为概率的，所以作者想表达的是，这个词和probability有关系，...
概率笔记10——矩估计和最大似然
我是8位的
07-01 5799
估计 　　生活中我们经常估计一些数值，比如从家到学校要走多久？一颗大白菜大概多少斤？凭什么估计出具体数值呢？“估计”不是瞎猜，是根据已有数据计算的。从家到学校往返过多次，手上也拿过无数颗白菜，此时我们会凭借心中的尺度计算出一个大约的数值。 矩估计 　　矩估计，即矩估计法，也称“矩法估计”，是利用已有样本估计期望值的一种方法。 　　某个问题的数学期望客观存在的数学特征，是一个具体的数值，只是...
【最大似然估计】详解概率论之最大似然估计
程序星空实验室
06-21 1万+
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation，简称MLE)。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。它提供了一种给定观测数据来评估模型参数的方法。也就是模型已知，参数未定。利用已知样本结果（统计概率）反推最有可能导致这样结果的参数值。.........
最大似然估计法
因吉的博客
02-28 6740
文章目录1 求解步骤2 例题 1 求解步骤 1.写出似然函数： 离散型： L(θ)=L(x1,x2,⋯ ,xn;θ1,θ2,⋯ ,θm)=∏i=1nP(xi;θ1,θ2,⋯ ,θm)(1) \tag{1} L (\theta) = L (x_1, x_2, \cdots, x _n; \theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_m) = \prod_{i = 1}^n P (x_i; \theta_1, \theta_2, \cdots, \theta_m) L(θ)=L(x1​
最大似然估计详解
刘伟的博客
05-18 2万+
&nbsp&nbsp最大似然估计是建立在最大似然原理的基础之上。最大似然原理的直观理解是：设一个随机试验有若干个可能的结果A1,A2,…,An，在一次试验中，结果Ak出现，则一般认为实验对Ak的出现最有利，即Ak出现的概率较大。这里用到了”概率最大的事件最可能出现”的直观想法，然后对Ak出现的概率公式求极大值，这样便可解未知参数。下面用一个例子说明最大似然估计的思想方法。&nbsp&nbsp假设一个
模式分类算法实践：最大似然估计法
最大似然估计是统计学中的一种参数估计方法，它基于概率模型，通过观测数据来估计模型中未知参数的值。最大似然估计的一个基本思想是：在已知模型参数的情况下，某个样本被观测到的概率称为似然函数；而我们要找到的...
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