均分分布的极大似然估计MLE

最新推荐文章于 2025-06-03 21:27:51 发布
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分类专栏： 模式识别与机器学习 文章标签： 机器学习
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Parameter Estimation
The maximum likelihood estimates (MLEs) are the parameter estimates that maximize the likelihood function. The maximum likelihood estimators of a and b for the uniform distribution are the sample minimum and maximum, respectively.
To fit the uniform distribution to data and find parameter estimates, use unifit or mle.
在这里插入图片描述

透彻理解机器学习中极大似然估计MLE的原理（附3D可视化代码)
捡起一束光的博客
12-27 3762
在机器学习中，我们经常会遇到极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)，本文将带你好好理解这个概念。极大似然估计的依据：概率最大的事件最有可能发生，或者说真实发生的事情总是概率最大的...
均匀分布（uniform distribution）期望的最大似然估计（maximum likelihood estim
hftytf的博客
02-15 4547
均匀分布（uniform distribution）期望的最大似然估计（maximum likelihood estim
概率论笔记7.1.2极大似然估计
随缘写随缘更新
04-23 1176
7.1.2极大似然估计 两个例子来阐述极大似然估计的基本思想 首先是摸球的例子，有一堆100个球里有99个黑球1个白球，再拿一堆100个球，摸到一个黑球的概率有很大可能是黑球，这个时候的参数就是99 一个学生考试，只知道自己做的题目八二开，老师向他提出三个问题，他都不会，有理由可以判断，他不会占8，会的只占2 这就是极大似然估计的思想——求出让A发生的最大参数 例题与模板 模板在左边，例题在右边 离散型 连续型 第二题的参数有两个，所以要求偏导数 注意 均匀分布求极大似然估计时，结果与矩估计是不相同
均匀分布U(θ-1/2,θ+1/2）参数θ的极大似然估计
qq_46405564的博客
05-17 1万+
设为均匀均匀总体分布总体X~U(θ-1/2,θ+1/2）中的n个简单随机样本，则有 其似然函数; 求; 由 令,可得到θ的一个极大似然估计为（1） 令可得到θ的一个极大似然估计为（2） 由（1）（2）可得到θ的极大似然估计为； 对于参数θ的这三个估计量的比较，我们先引入一下引理： 设总体,为均匀均匀总体分布总体X~U(θ-1/2,θ+1/2）中的n个简单随机样本,,有 1.对于三种估计量的无偏性，我们有;下面我们只证明第一个 证明：由 ;证毕。 2.对于三个估计量的一致性
关于Maximum Likelihood Estimate（极大似然估计）的思考
APRIL_HU的博客
02-27 1013
一、MLE提出的背景    通过维基百科查询得知，MLE由遗传学家及统计学家罗纳德.费雪在1912年至1922年间开始使用。由此联想到MLE的遗传学背景，在遗传学中，显性研究即为最大可能性研究，通过对于各独立个体计算发生或者存活概率，来确定最后显著表达的群体。   在多个独立个体求集体存活的概率时，即为数学中的样本相互独立条件下，求此组样本的联合概率分布。通过当联合概率分布达到最大值时，求得对应的...
极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate Method）
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技术并不是我们的全部
04-13 1万+
定义 极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称最大概似估计或最大似然估计： 利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样的结果的参数值。 思想：已经拿到很多个样本，这些样本值已实现，最大似然估计就是找参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。 本质：其是一种概率论在统计学的应用，是参数估计的方法之一；其是一种粗略的数学...
#通俗理解# 从极大似然估计（MLE）到最大期望（EM）算法
lch551218的博客
06-24 3841
顾名思义，最大期望算法就是让某个函数的期望最大化从而得到最优参数，首先我们先要了解期望的公式： 期望本质上就是根据随机变量的分布对函数值的加权求和，平均值是期望的一种特殊形式，平均值假设随机变量取到每种值得概率相同（均分分布） EM算法一般用来求解混合模型的参数，因为混合模型一般是多个不同参数模型的加权和，这种形式很难通过导数为零的方法得到每个参数的解析解； EM算法思想是让多个模型对应的似然函数同时最大化； 在进一步说，EM算法有两部分参数：一部分是混合模型中各模型的权重参数，我们这里称之为隐变量Z；一
【极大似然性】不同函数（均方误差、交叉熵、KL 散度）不同结局（1/2)
gongdiwudu的专栏
07-31 4095
很多时候，数据科学家和机器学习从业者并不欣赏不同损失指标之间的数学和直观关系，如负对数似然、交叉熵、最大似然估计、Kullback-Leibler （KL） 散度，以及最重要的均方误差。如果我说KL-散度和均方误差在数学上是相同的，你不会感到惊讶吗？
正态分布下的最大似然估计_正态分布的最大似然估计_
09-30
解这两个方程，我们可以得到μ和σ的极大似然估计： μMLE = Σ(xi) / n （样本均值） σ²MLE = ∑(xi - μMLE)^2 / (n - 1) （样本方差，注意除以n-1得到无偏估计） 这里，μMLE是所有样本值的平均，而σ²MLE是...
MLE_参数辨识_参数估计_系统辨识极大似然估计法_
09-30
极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用的参数估计技术。在系统辨识中，我们假设有一个模型结构，比如线性时不变系统（LTI）或者非线性模型，模型中包含一组未知参数。MLE的目标是找到这组...
MLE.zip_MLE_MLE估计_分布MLE_极大似然估计_正态分布 似然
07-15
**MLE估计正态分布** 的过程如下： 1. **似然函数构造**：首先，我们需要构建数据集的似然函数，对于独立同分布的正态数据，似然函数是所有样本概率密度函数的乘积。 2. **取对数**：由于在处理大量数据时乘积可能变...
高斯分布参数的极大似然估计，EM算法
03-03
在统计学中，极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用的方法，用于从给定的数据集中估计模型参数。当我们面对的是服从高斯分布的数据时，可以通过计算来估计其均值μ和协方差矩阵Σ。 ### 1....
最大似然估计的理解(Maximum likelihood estimation）
weixin_43909872的博客
12-26 7743
下午看了半天这个玩意，翻了好几篇文章都感觉很跳跃，最后结合着看终于看明白了。。。赶紧记录下来，省的以后又忘了。。。 直观理解 先上个wiki里的定义： In statistics, maximum likelihood estimation (MLE) is a method of estimating the parameters of a statistical model, given ...
【机器学习基础】机器学习入门核心算法：层次聚类算法（AGNES算法和 DIANA算法）
weixin_43988131的博客
06-02 888
机器学习入门核心算法：层次聚类算法（AGNES算法和 DIANA算法）
【动手学机器学习】第三章模式识别与机器学习经典算法——k 近邻算法
m0_55303420的博客
06-03 757
一文入门机器学习
OpenGAN：基于开放数据生成的开放集识别
LJ1147517021的博客
05-26 2251
这次学习的OpenGAN主要学习一个思路，跳出传统GAN对于判断真假的识别到判断是已知种类还是未知种类。重点内容不在于代码而是思路，会简要给出一个设计的代码。
机器学习——聚类算法
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Xyz_Overlord的博客
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根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中的一种无监督学习算法。细节：根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离。
机器学习与深度学习04-逻辑回归02
beijieweiyu的博客
05-29 1335
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）和AUC值（Area Under the ROC Curve）是用于评估二分类模型性能的常用工具ROC曲线ROC曲线是一种图形化工具，用于可视化二分类模型的性能。它以不同的分类阈值为横轴，以真正例率（True Positive Rate，也称为召回率）为纵轴，绘制出模型在不同阈值下的性能表现。
【NATURE氮化镓】GaN超晶格多沟道场效应晶体管的“闩锁效应”
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05-29 329
2025年X月X日，布里斯托大学的Akhil S. Kumar等人在《Nature Electronics》期刊发表了r-文章，基于AlGaN/GaN超晶格多通道场效应晶体管的研究，通过实验测量、模拟和电致发光成像，首次在GaN基多通道晶体管中观察到类似硅基器件的“闩锁效应”，即在高于14V的漏极偏压下，漏极电流会从“关断态”急剧变化到“高电流通态”，并在低于60 mV/decade的阈值电压范围内出现极陡峭的亚阈值斜率。
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