【转】最大似然估计好文

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【最大似然估计】之Python实现
2202_76035290的博客
12-22 180
最大似然估计是一种通过观察数据来估计模型参数的方法，其基本原理是通过最大化观测数据出现的概率（即似然函数）来寻找最优的参数估计值。换句话说，MLE试图找到最能解释观测数据的参数值。
概率论与数理统计——最大似然估计的计算
qq_48592328的博客
12-22 1万+
概率论与数理统计——最大似然估计的计算题目最大似然估计使用最大似然估计的解题步骤第一种情况：离散型① 选择样本/样本值（准备工作）② 构造似然函数（重点）③ 求导（收尾工作）总结第二种情况：连续型① 选择样本/样本值（准备工作）② 构造似然函数（重点）③ 求导（收尾工作）总结两种情况对比答案 题目   eg：设X1,X2...XnX_{1},X_{2}...X_{n}X1​,X2​...Xn​是来自总体XXX的一个样本，X∼B(m,p)X \sim B(m,p)X∼B(m,p)，其中mmm已知，试求参数pp
车牌识别算法实现及其代码实现之三：车牌识别
mingo_敏
09-22 1万+
本文地址：http://blog.youkuaiyun.com/shanglianlm/article/details/78067448本文主要处理汽车车牌的识别过程，包括三个步骤，一：车牌区域检测，本文利用车牌的颜色和形状特征确认并获取汽车的车牌位置，二：字符分割，将获取到的汽车车牌按不同字符进行切割，三：车牌识别，最后利用神经网络对切割的字符进行识别达到最终的车牌识别。三 车牌识别 1 将每个字符单独从车
【王木头】最大似然估计、最大后验估计
m0_56997192的博客
11-11 846
本质区别最大似然估计MLE只依赖数据的似然，不使用先验，是一种频率派的估计方法。最大后验估计MAP同时考虑数据的似然和参数的先验信息，是一种贝叶斯派的估计方法。总结公式最大似然估计MLE最大后验估计MAP在有先验信息的情况下，MAP 能够更好地利用先验信息对估计进行约束，而 MLE 则完全依赖观测数据。t=O83At=O83AX%5Ctheta%5Cthetap%28X%29贝叶斯解释“L1和L2正则化”，本质上是最大后验估计。如何深入理解贝叶斯公式？
泊松分布的入最大似然估计_最大似然法估计指数分布参数
weixin_35193765的博客
12-19 6908
前面我们学习了基于最大似然估计法估计正态分布的参数，今天我们再来了解基于最大似然估计法求解指数分布参数。1.什么是指数分布在机率论和统计学中，指数分布(Exponential distribution)是一种连续机率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如：旅客进入机场的时间间隔、打进客服中心电话的时间间隔、中文维基百科新条目出现的时间间隔等等。 ...
泊松分布的入最大似然估计_高级计量经济学 13：最大似然估计(下)
weixin_36155846的博客
01-17 1万+
高级计量经济学 13：最大似然估计(下)6.7.2的证明书上没有直接给出，我是自己推着玩儿的，为了便于理解，我有一些不严谨的写法；另外，为了让自己回顾笔记的时候看的更清楚，我有很多啰嗦的地方，望各位大佬轻点喷此文内容为《高级计量经济学及STATA应用》的笔记，陈强老师著，高等教育出版社出版。我只将个人会用到的知识作了笔记，并对教材较难理解的部分做了进一步阐述。为了更易于理解，我还对教材上...
鲁老师深度学习笔记（1）—最大似然估计
BigCookies的博客
08-16 750
本文介绍了最大似然估计方法及其在机器学习中的应用。最大似然估计通过寻找使观测数据发生概率最大的参数来优化模型，其核心是构建似然函数。文章以硬币抛掷为例，对比了概率与似然的概念差异，并推导了线性回归的最大似然估计过程，展示了其与最小二乘法的等价性。最大似然估计具有普遍适用性，是逻辑回归、深度神经网络等模型的基础参数估计方法。该方法通过最大化数据发生的概率，使统计模型与真实数据最相似，为机器学习提供了重要的参数优化框架。
最大似然估计
weixin_37958272的博客
07-08 1772
最大似然估计与贝叶斯推理 参考：深入浅出最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation） ​ 从最大似然估计开始，你需要打下的机器学习基石 ​ 一文读懂贝叶斯推理问题：MCMC方法和变分推断 例子1：抽球 举个通俗的例子：假设一个袋子装有白球与红球，比例未知，现在抽取10次（每次抽完都放回，保证事件独立性），假设抽到了7次白球和3次红球，在此数据样本条件下，可以采用最大似然估计法求解袋子中白球的比例（最大似然估计是一种“模型已定，参数未知”的方法）。当然，这种数据情况下很明
最大似然估计程序c语言,萌新笔记——Cardinality Estimation算法学习（二）（Linear Counting算法、最大似然估计(MLE)）...
weixin_31953847的博客
05-17 710
在上篇，我了解了基数的基本概念，现在进入Linear Counting算法的学习。理解颇浅，还请大神指点！它的基本处理方法和上篇中用bitmap统计的方法类似，但是最后要用到一个公式：说明：m为bitmap总位数，u为0的个数，最后的结果为n的一个估计，且为最大似然估计(MLE)。那么问题来了，最大似然估计是什么东东？好像在学概率论的时候听说过，于是又去搜索了一下MLE的信息。MLE：(此处不使...
参数估计之 最大似然估计法
SpiritedAway
01-16 2576
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
copula 的极大似然估计_copula_matlab_极大似然值_copulamatlab_
10-03
在压缩包中的“copula的极大似然估计.docx”文档中，应该包含了详细的MATLAB代码示例，这些代码会逐步演示如何实现上述步骤，包括数据预处理、Copula选择、极大似然估计计算以及结果的解释和评估。通过阅读和理解...
机器学习中的极大似然估计(MLE)、最大后验估计(MAE)
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LIsaWinLee的博客
06-19 3万+
极大似然估计和最大后验概率估计的相关知识
最大似然估计和EM算法
Elaine_DWL的博客
07-27 707
文章目录最大似然估计前言定义例子1例子2 正态分布总结EM算法 本文是对最大似然估计和EM算法做的一个总结。 一般来说，事件A发生的概率与某个未知参数θ\thetaθ有关，θ\thetaθ取值不同，则事件A发生的概率p(A∣θ)p(A|\theta)p(A∣θ)也不同。当我们在一次实验中事件A发生了，则认为此时的θ\thetaθ值应是t的一切可能取值中使p(A∣θ)p(A|\theta)p(A∣θ...
基于vue3.x、Typescript、vite、Elementplus等，适配手机、平板、pc的后台开源免费模板库（vue2.x请切换vue-prev-.zip
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A script to remove YouTube ads, including static ads and video ads, without interfering with the network and ensuring safety. 脚本用于移除YouTube广告，包括静态广告和视频广告。不会干扰网络，安全。(1).zip
多元正态分布的最大似然估计
03-29
嗯，用户想了解多元正态分布的最大似然估计。首先，我需要回忆一下多元正态分布的定义和参数。多元正态分布有两个参数，均值向量μ和协方差矩阵Σ。最大似然估计的目标就是根据样本数据估计这两个参数。 接下来，得...
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