最大似然参数估计的基本原理

最新推荐文章于 2024-05-01 18:25:48 发布
最新推荐文章于 2024-05-01 18:25:48 发布
阅读量3.2k 收藏 5
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 模式识别 文章标签： 最大似然参数估计 参数空间 类条件概率密度 最大似然估计量
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/linjing_zyq/article/details/120379652
本文介绍了最大似然参数估计的基本原理，包括概率密度函数、似然函数的概念，以及如何找到使似然函数最大化的参数估计值。通过一维正态分布的例子，解释了在特定条件下如何进行最大似然估计，并定义了对数似然函数以简化求解过程。

最大似然参数估计的基本原理

前导知识：【概率密度函数估计的引入】

在最大似然估计中，我们做以下基本假设：

  • 我们把要估计的参数记作 θ \theta θ，它是确定但未知的量（多个参数时向量）。
  • 每类的样本集记作 X i , i = 1 , 2 , . . . , c X_i,i=1,2,...,c
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
最大似然参数估计的求解
林景的博客
09-19 1828
最大似然参数估计的求解 前导知识：【最大似然参数估计的基本原理】 回顾一下似然函数公式： l(θ)=ρ(X∣θ)=ρ(x1,x2,...,xN∣θ)=∏i=1Nρ(xi∣θ)(1) l(\theta)=\rho(X|\theta)=\rho(x_1,x_2,...,x_N|\theta)=\prod_{i=1}^{N} \rho(x_i|\theta) \tag 1 l(θ)=ρ(X∣θ)=ρ(x1​,x2​,...,xN​∣θ)=i=1∏N​ρ(xi​∣θ)(1) 其中的函数形式ρ(⋅)\rho(·)ρ(
机器学习统计学基础 - 最大似然估计
最新发布
暴力扬
07-08 2023
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。
最大似然估计（转载自维基百科）
优雅黑曼巴的专栏
12-18 3624
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羅納德·費雪爵士在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、随机变量、数学期望等。同时，还要求读者熟悉连续实函数的基本技巧，比如使用微分来求一个函数的极值（即极大值或极小值）。 最大似然估计的原理 给定一个概率分
最大似然估计
Angel_Yuaner的专栏
08-21 5462
最大似然估计是对概率密度函数的一种参数估计。就是说，样本的概率密度函数形式是已知的，但是函数中的某些或全部的参数未知，我们需要根据样本来估计这些参数的值。本文讲述了最大似然估计的基本原理和计算方法
最大似然估计原理
qq_29656819的博客
07-12 843
黑盒中有三个小球，只有黑、白两种颜色，即服从伯努利分布，但是有几个黑球有几个白球未知，即参数未知。 现进行3次抽样实验，每次抽样时取出小球记录颜色然后放回。设取出何求黑球的概率为p，则取出白球的概率为1-p (p未知)。抽样结果是一次黑球两次白球。 从概率论思维出发，每次抽样的概率密度如下（由伯努利分布得出），其中表示抽样结果为黑球表示抽样结果为白球 现提出疑问:什么情况下最有可能出现一次黑球两次白球的实验结果？ 以上疑问为文字表述，需要用数学表达式对该疑问进行数学描述。由抽样的过程可知，该实.
fit_matlab_最大似然数法；估计参数；拟合_
10-01
最大似然数法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种在统计学中广泛应用的参数估计方法。在MATLAB环境中，我们可以利用此方法来估计模型的未知参数，从而实现数据的最优拟合。本文将详细讲解最大似然数法的...
最大似然序列估计：使用维特比算法的最大似然序列估计-matlab开发
05-31
最大似然估计是一种统计推断方法，它基于这样的假设：给定一组观测数据，我们选择最有可能产生这些观测值的模型参数。在序列估计问题中，我们寻找的是一个序列，使得该序列产生的观测序列概率最大。 维特比算法...
极大似然估计原理解析
贾路飞的博客
06-13 2万+
本文转载自《知行流浪》的优快云 博文，感谢大牛的付出，特此收纳，以表敬意。 原文连接：https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72787849 贝叶斯决策 首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式： 其中：p(w)为先验概率，表示每种类别分布的概率；类p(x|w)为...
[转载]学习之恍然大悟时刻：最大似然法
iteye_12322的博客
04-10 1332
看了很多关于最大似然的博客和论文，这篇文章通俗易懂，例子解释非常好，所以mark一下。 http://www.ccthere.com/article/1522559 最大似然法,英文名称是Maximum Likelihood Method，在统计中应用很广。这个方法的思想最早由高斯提出来，后来由菲舍加以推广并命名。 最大似然法是要解决这样一个问题：给定一组数据和一个参数待定的模型，如...
最大似然估计（通俗讲解）
m0_70832728的博客
05-01 1万+
最大似然估计是找到最适合这个数据的分布DDD的参数θ\thetaθ（即在所有可能的θ\thetaθ取值中，寻找一个值使这个采样的“可能性”最大化）。从数学上来说，可以在θ\thetaθ的所有可能取值中寻找一个值使得似然函数取到最大值。而这个可能性最大的θθ值即为θ\thetaθ的最大似然估计。最大似然估计实际上是样本的函数。笔者能力有限，遂分享自此，倘若大佬发现错误，敬请批评指正；倘若大佬有更加通俗易懂的理解方式，欢迎交流😁！
最大似然估计：基本原理和实际应用
AI天才研究院
01-08 4651
1.背景介绍 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)是一种用于估计参数的统计方法，它的基本思想是通过对数据的观测结果来估计参数的值，使得这些参数使得数据的概率最大化。这种方法在许多领域得到了广泛应用，如统计学、机器学习、信息论、信号处理等。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行阐述： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模...
最大似然估计 高斯分布 正态分布
The Best or Nothing!
06-05 7077
极大似然估计法是求估计的另一种方法。它最早由高斯提出。后来为费歇在1912年的文章中重新提出，并且证明了这个方法的一些性质。极大似然估计这一名称也是费歇给的。这是一种上前仍然得到广泛应用的方法。它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是：一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，…。若在一次试验中，结果A出现，则一般认为试验条件对A出现有利，也即A出现的概率很大。 ...
最大似然估计详解
热门推荐
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
极大似然原理
Glimmer
07-19 1150
极大似然原理： 假设从一个篮子里摸球，已知篮子里黑球与白球的比例是3：1或1：3，摸了5次得到的结果分别是黑、黑、白、黑、黑。问黑球所占的比例是多少？ 如果我们什么都没学，按照常识，看起来黑球的比例应当为3/4，白球的比例为1/4，因为从结果来看黑球出现的概率比白球高。这个“看起来”就是所谓的极大似然原理。我们可以计算一下 假设黑球的比例为3/4，那么摸了5次后，得到上述结果的概率为 ...
参数估计之 最大似然估计法
SpiritedAway
01-16 2677
介绍参数估计中点估计方法：最大似然估计法，并通过例题加深理解
最大似然法的原理与介绍
weixin_35755562的博客
12-30 3061
最大似然法是一种统计学方法，用于估计概率模型的参数。它的基本思想是，对于给定的数据集，找到使得这些数据出现的概率最大的参数值。 具体来说，假设我们有一个概率模型，其中有一些参数 θ。我们希望估计这些参数的值。为了做到这一点，我们需要有一些数据，并且这些数据是由这个概率模型生成的。 对于给定的数据集 D，我们希望找到 θ 的值使得数据出现的概率最大。也就是说，我们希望找到 θ，使得 P(D|θ) 最...
统计方法之最大似然估计
AI深入浅出
01-14 2980
最大似然估计在文章机器学习算法中不得不知的欠拟合与过拟合问题中，我们详细的论述了模型容量以及由模型容量匹配问题所产生的过拟合和欠拟合问题。这一次，我们探讨哪些准则可以帮助我们从不同的模型中得到特定函数作为好的估计。其中，最常用的准则就是极大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE）。（1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出，但是这个方法通常被归功于
最大似然估计 维基百科
09-22 628
最大似然估计，也称为最大概似估计，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。 目录   [隐藏]  1 预备知识2 最大似然估计的原理 2.1 注意 3 例子 3.1 离散分布，离散有限参数空间3.2 离散分布，连续参数空间3.3 连续分布，连续参数
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

DeeGLMath

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值