一文搞懂最大似然估计

最新推荐文章于 2021-11-28 23:58:59 发布
转载 最新推荐文章于 2021-11-28 23:58:59 发布 · 763 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26614750

给定内容仅为一个知乎专栏链接，未包含具体博客信息，无法提炼关键信息形成摘要。
secular_
关注
正态分布的极大似然估计
一个搬运知识的笨小孩
02-28 2万+
1. 正态分布的极大似然估计 笔记来源：Maximum Likelihood For the Normal Distribution, step-by-step!!! 1.1 正态分布的参数对其形状的影响 1.1.1 μ值对正态分布的影响 1.1.2 σ值对正态分布的影响 1.2 极大似然估计 极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【引用自：一文搞懂极大似然估计】 P(所求 | 已知)、L(所求 | 已知) 概率是已知模型和参数，推数据 P(x∣μ,σ)P(x|\mu,\sigma)P(
理解极大似然估计与最大后验概率估计
landing_guy_的博客
02-08 1753
理解极大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）
最大似然估计
haipengdai的博客
07-24 628
突然明白了最大似然估计的意思 固定参数时，得到观察数据的概率 L(w) = P(H|w)， 假设H为观察数据 例子，逻辑斯蒂回归模型中 P(Y=1|X) = 1/(1+e(-wtx)) 假设参数为w，那么观察到训练数据(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)的概率为 (1/(1+e(-y1*wtx1)))*(1/(1+e(-y2*wtx
极大似然函数求解_使用最大似然法来求解线性模型（3）-求解似然函数
weixin_39614657的博客
12-22 465
根据使用最大似然法来求解线性模型(2)-为什么是最大化似然函数？中提到，某个随机变量tn的 条件概率服从均值为wT*xn，方差为σ2的正态分布。现在假设有N个样本点，它们的联合概率密度为：由于在给定了w和σ2的条件下，tn之间是相互独立的。即：在给定的 w，σ2的条件下，t1 t2 ...tn 之间是相互独立的(这就是朴素贝叶斯假设！)故联合概率密度可写成下式：为什么 tn在给定了w和σ2的...
最大似然估计详解
guowei_huai的博客
06-09 2万+
一、引入   极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)，英文简称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。   在我们正式讲解极大似然估计之前，我们先简单回顾以下两个概念： 概率密度函数(Probability Density function),英文简称pdf 似然函数(Likelyhood function) 1.1 概率密度函数   连续型随机变量的概率密度函数
机器学习常见算法
weixin_34234823的博客
04-17 502
朴素贝叶斯 P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)所以有：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(并认为x里面的特征独立) 再假设现在有分类目标Y={y1,y2,y3,y4..yn...
参数估计：最大似然估计MLE
皮皮blog
05-21 4万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/51461997最大似然估计MLE顾名思义，当然是要找到一个参数，使得L最大，为什么要使得它最大呢，因为X都发生了，即基于一个参数发生的，那么当然就得使得它发生的概率最大。最大似然估计就是要用似然函数取到最大值时的参数值作为估计值，似然函数可以写做相乘因为它们之间是独立同分布的。由于有连乘运算，通常对似然
使用极大似然法对逻辑回归中的参数进行估计的数学原理
wjlucc的专栏
04-28 7648
1.极大似然估计中采样产生的样本需要满足一个重要假设，所有采样的样本都是独立同分布的。 2.极大似然估计是在模型已定，参数未知的情况下，估计模型中的具体参数。 3.极大似然估计的核心是让产生所采样的样本出现的概率最大。即利用已知的样本结果信息，反推具有最大可能导致这些样本结果出现的模型的参数值。 既然事情已经发生了，为什么不让这个出现的结果的可能性最大呢？这也就是最大似然估计的核心。 求最大
【数理统计】参数估计及相关（点估计、矩估计法、最大似然估计、原点矩&中心距）
不负时光可怜人
11-28 7353
1 基础知识 1.1 常见分布的期望和方差 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GvcLzAsA-1638069541762)(1 参数估计.assets/image-20211128100940580.png)] 1.2 对数运算法则 log⁡a(MN)=log⁡aM+log⁡aNlog⁡a(M/N)=log⁡aM−log⁡aNlog⁡a(1/N)=−log⁡aNlog⁡aMn=nlog⁡aM \log _{a}(M N)=\log _{a} M+\log _{a
参数估计方法简述（贝叶斯估计，最大后验概率估计，极大似然估计）
weixin_43133628的博客
03-30 1061
参数估计方法 概率与统计： 概率：已知模型和参数，推数据结果出现的概率 统计：已知诸多结果，通过结果推概率分布（概率、参数、模型） 比如，我们现在要抛一个硬币，结果会是正面或者反面。我们可以把这个过程，视作一个系统，我们往系统里输入一个“抛硬币”的事件，系统就会返回一个结果（正面或反面）。所谓模型，就是这个系统在决定输出什么结果的时候，对各个结果分配的权重，权重越大，结果越容易出现。 我们在小学的时候，会经常遇到这样的问题：给了一堆苹果，有红的有绿的，让我们画一个统计表或者统计图，之后算一算拿到红苹果的可
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...
DeepLearning学习笔记——代价函数（最大似然函数）
oklahomawestbrook的博客
06-11 2481
在神经网络中，代价函数的选择至关重要，代价函数比如有平方损失函数、似然函数等。 大多数现代神经网络使用最大似然函数来训练，意味着代价函数为负的对数似然，对于一种解释最大似然函数的观点是将它看作最小化训练集上的经验分布与模型分布之间的差异，两者之间的差异可以通过KL散度度量。 KL散度定义为 因为第一项只跟数据生成过程有关，而与模型无关，因此最小化KL散度仅仅只跟后一项有关。最小化K...
ML(9)-最大似然、最小KL散度、交叉熵损失函数三者的关系
sinat_40624829的博客
11-15 1830
最大似然-最小KL散度-最小化交叉熵损失-三者的关系 问题缘起：给定一组数据(x1,x2,...,xm)(x^1,x^2,...,x^m)(x1,x2,...,xm),希望找到这组数据服从的分布。此种情况下，分布规律用概率密度p(x)表征。 问题归处：如果能够建模/近似建模p(x)，就能够利用p(x)进行采样/数据生成。离散化x的空间{xi}i=1n\{x_i\}_{i=1}^n{xi​}i=1n​, 计算{p(xi)}i=1n\{p(x_i)\}_{i=1}^n{p(xi​)}i=1n​,取概率最大的xk
线性回归--经验最小化，结构最小化，最大似然估计，最大后验估计
baochunlei1的博客
12-08 1263
自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取： https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html 1.1 线性回归 1.1.1 原理简介 线性回归是对一次函数的拟合y=θ1x1+……+θixi+b，其中xi为自变量，每一个输入向量（x1……xi）就是一个特征向量，可以用最小二乘法推导出参数矩阵计算公式，也可以用迭代的方法求出参数值。设定损失函数，一般为误差均方根（RMSE），或者直接用均方误差，对参数求偏导数，...
计量经济学笔记2---最大似然估计
云金杞
02-19 2299
正在读的参考数目是古扎拉蒂的《计量经济学基础第五版》，主要讲的是经典计量经济学，用的是最小二乘法来估计经典线性回归方程的参数。 极大似然估计也可以用于估计，总结下极大似然估计的原理和方法，以及如何用于经典线性回归方程的估计。 首先，什么是极大似然估计？ 虽然很多理论是基于极大似然估计的，但是，要强调的是，极大似然估计忽略了小概率事件的发生，是一种粗略的估计方法， 在应用于金融模型的过程中，...
极大似然估计详解
热门推荐
知行流浪
05-28 39万+
极大似然估计         以前多次接触过极大似然估计，但一直都不太明白到底什么原理，最近在看贝叶斯分类，对极大似然估计有了新的认识，总结如下： 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；：类条件概率，表示在某种类别前提下，某事发生的概率；而为后验概率，表示某事发生
点估计（矩估计法和最大似然估计法）
zhengyikuangge的博客
07-05 11万+
估计即是近似地求某个参数的值，需要区别理解样本、总体、量、值 大致的题型是已知某分布（其实包含未知参数），从中取样本并给出样本值 我只是一个初学者，可能有的步骤比较繁琐，请见谅~ 1、矩估计法 做题步骤： 1）、E（x），求总体均值（一般含有未知参数） 2）、命E（x） = 样本均值/样本均量 离散型： 例：设总体X有以下分布律 其实θ为未知参数，从中取样本（X1,X2,...
一文搞懂大比例尺地形图测绘
最新发布
02-27
好的，我现在需要为用户介绍“一文搞懂大比例尺地形图测绘”。首先，我需要明确大比例尺地形图的定义和常见比例尺范围，比如1:500到1:5000，这样用户能有一个基本的概念。然后，要说明测绘的目的，比如用于详细规划...
评论
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
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