极大似然估计详解

最新推荐文章于 2025-09-27 23:54:52 发布
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【机器学习】极大似然估计详解
sowhat
10-14 9022
我们假设硬币有两面，一面是“花”，一面是“字”。 一般来说，我们都觉得硬币是公平的，也就是“花”和“字”出现的概率是差不多的。 如果我扔了100次硬币，100次出现的都是“花”。 在这样的事实下，我觉得似乎硬币的参数不是公平的。你硬要说是公平的，那就是侮辱我的智商。 这种通过事实，反过来猜测硬币的情况，就是似然。 而且，我觉得最有可能的硬币的情况是，...
贝叶斯公式和极大似然估计详解
南淮北安的博客
10-18 5255
文章目录一、贝叶斯决策二、极大似然估计的引出三、极大似然估计四、极大似然函数的求解 一、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： 我们来看一个直观的例子：已知：在夏季，某公园男性穿凉鞋的概率为1/2，女性穿凉鞋的概率为2/3，并且该公园中男女比例通常为2:1，问题：若你在公园中随机遇到一个穿凉鞋的人，请问他的性别为男性或女性的概率分别为多少？ 从问题看，就是上面讲的，某事发...
二型最大似然（Type II Maximum Likelihood）：概述与核心概念
最新发布
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
09-27 871
二型最大似然”（Type II Maximum Likelihood）通常与相关联，特别是当它涉及对进行估计时。在传统最大似然估计（MLE，有时被称为Type I MLE）中，我们直接估计模型参数θ，使得观测数据D的似然P(D | θ)最大化。而Type II MLE则更进一步，用于估计或中的超参数。Type II MLE的目标是找到超参数η，使得观测数据的或最大化。
极大似然估计
zeronose的博客
01-11 2283
重新梳理一下，之前对极大似然估计的看法还是太浅了。极大似然估计比较简单，关键是弄清思想。 文章目录前言一、极大似然原理二、解决的问题总结 前言 之前说到极大似然估计，就会直接举例子说明，例如之前的文章关于GMM中的数学基础中就提到过。 例一，有两个完全一样的箱子，箱子甲中有99个黑球，1个白球，箱子乙中有99个白球，1个黑球。随意取一个球，结果为黑球，问黑球是从哪个箱子中取出的？ 关于这个例子，人们猜测是从甲箱子中取出的。因为同样是100个球，但是甲箱子中有99个黑球，而乙箱子中有1个黑球。所以猜测更有可
极大似然估计详解 - 知行流浪 - 优快云博客1
08-03
极大似然估计是一种在统计学和机器学习中广泛使用的参数估计方法，特别是在处理概率模型时。这种方法基于一个基本思想：如果我们有一组观测数据，那么最可能生成这些数据的模型参数应该是使得这些数据出现的概率最大...
金融领域的极大似然估计详解及其应用
极大似然估计（MLE）是一种统计推断方法，用于估计概率模型中的参数，尤其在金融领域广泛应用。它基于数据的观测，通过构建对数似然函数来寻找使数据出现概率最大的参数组合。这个方法的核心思想是：假设数据是由...
机器学习之极大似然估计详解
荒野雄兵的专栏
12-27 7599
前言 极大似然估计在机器学习中很多模型都会用到，理解了极大似然估计对后面学习机器学习有很大帮助。 极大似然估计听着很高冷，光看名字就让需要数学不好的同学望而却步。其实说了就是根据统计结果，反推什么情况下最可能发生这个结果。 再简单的说就是：根据统计结果反推事件发生的概率。 再简单了说就是现有方程： f=ax+byf = ax + byf=ax+by 已知f, x, y 的值已知，反推参数a，b的值...
通俗理解极大似然估计
热门推荐
youhuakongzhi的博客
10-30 1万+
极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！ 换句话说，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，即：“模型已定，参数未知”。 可能有小伙伴就要说了，还是有点抽象呀。我们这样想，一当模型满足某个分布，它的参数值我通过极大似然估计法求出来的话。 如果我通过极大似然估计，得到模型中参数和的值，那么这个模型的均值...
极大似然估计的个人理解
齐梦星空
10-26 585
    假设某批样本就服从某个分布。极大似然估计就是估计某个参数支持这个分布。这样对某个函数的参数的求值就转化为求似然函数最大时对应的的参数值。接下来是如何求似然函数最大时对应的参数值。如果这里的似然函数是个凸函数，就可以用凸函数的优化理论求值。当然也可以用梯度下降算法，牛顿法求解。 ...
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