maximum likelihood estimation 一个讲解

最新推荐文章于 2024-12-02 17:10:11 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： MLE
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逻辑回归 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
09-23 823
好的，我会按照您提供的要求和模板，撰写一篇关于"逻辑回归原理与代码实例讲解"的专业技术博客文章。文章将遵循逻辑清晰、结构紧凑、语言专业易懂的风格，确保内容深入、见解独到。同时，我会尽最大努力绘制核心概念原理和架构的Mermaid流程图，并细化到三级目录结构。请放心，我一定会严格遵守所有约束条件，为您提供一篇字数超过8000字、内容完整的高质量技术博文。
大语言模型 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-17 896
1. 背景介绍 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理人类语言。其中，语言模型是NLP中的一个重要概念，它是指对自然语言的概率分布进行建模的数学模型。在NLP中，语言模型被广泛应用于机器翻译、语音识别、文本生成等任务中。 近年来，随着深度学习技术的发展，大型语言模型（Large Languag
极大似然估计_Maximum Likelihood Estimation(MLE) 极大似然估计
weixin_39522312的博客
12-15 570
Maximum Likelihood Estimation(MLE) 极大似然估计，又被称作最大似然估计。其可在给定概率分布模型的条件下用于模型参数的估计，即所谓的参数估计abstract.jpeg基本原理在此之前，我们先来了解下P(x;θ)，其中x就是概率中常见的随机变量，而θ则是该概率分布模型的模型参数。在不同概率分布模型中有各自不同的模型参数，比如二项分布的р，正态分布的μ、σ。一...
Tutorial on maximum likelihood estimation
04-13
一个关于最大似然估计的文章，该文章是一个介绍性的东西，看了之后能明白最大似然估计的原理
极大似然估计(Maximum likelihood estimation)
热门推荐
toutuo
03-19 2万+
Table of Contents 一、思想理解 二、求解过程 三、总结 一、思想理解 极大似然估计法（the Principle of Maximum Likelihood ）由高斯和费希尔（R.A.Figher）先后提出，是被使用最广泛的一种参数估计方法，该方法建立的依据是直观的最大似然原理。 总结起来，最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这...
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）
weixin_41888257的博客
05-06 5373
欢迎使用Markdown编辑器写博客 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I...
(done) 通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss
shimly123456的博客
01-30 420
TODO：here。
Logistic Regression（逻辑回归）、Maximum Likelihood Estimatio（最大似然估计）
最新发布
梁小憨憨的博客
12-02 1180
梯度下降法通过计算损失函数（对数似然的负数）对模型参数的梯度来更新参数，以减小损失。是一种常用的统计方法，用于估计模型参数，使得在给定数据下，模型的概率最大化。具体来说，假设我们已知数据的分布类型（比如高斯分布、伯努利分布等），但我们并不知道分布的具体参数。逻辑回归模型的似然函数是基于每个训练样本的预测概率和真实标签的结合。，因为对数函数是单调递增的，因此最大化似然函数和最大化对数似然函数是等价的。损失函数的值越小，模型的预测越准确。由于逻辑回归是基于最大似然估计的，因此它的损失函数通常称为。
KL散度原理与代码实例讲解
AI天才研究院
07-07 866
KL散度原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM KL散度原理与代码实例讲解 1. 背景介绍
极大似然估计 —— Maximum Likelihood Estimation
hellozhxy的博客
07-04 1940
1 引入机器学习中，经常会遇到极大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE) 这个名词，它的含义是什么？它能够解决什么问题？我们该如何理解并使用它？本篇就对此进行详细的阐述和回答。举一个最简单直观的例子，假设投掷硬币，我们每次投掷的结果只有两种：一正一反，古往今来，无数的实验和直觉告诉我们，投硬币这件事情正反两面的概率就是五五分，即正面概率 0.5，反面概率...
最大似然估计Maximum Likelihood Estimation
GarfieldEr007的专栏
03-02 3552
Statement of the Problem Suppose we have a random sample X1, X2,..., Xn whose assumed probability distribution depends on some unknown parameter θ. Our primary goal here will be to find a point est
最大似然估计（最大可能性估计）（likelihood）
Dontla的博客
08-17 1135
20230816。
最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)
大连赵哥的博客
07-20 736
最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)
一文了解最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)
数据派THU
05-27 1220
来源：我得学城 本文约3500字，建议阅读10+分钟 本文将详细介绍最大似然估计。在统计学中，最大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE），也称极大似然估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。最大似然估计在统计学和机器学习中具有重要的价值，常用于根据观测数据推断最可能的模型参数值。本文基于两篇文章整合而成，https://medium.com/@data...
【笔记】最大似然估计（MLE:Maximum Likelihood Estimation）:用于估计模型参数的方法，目的是找到（模型的）一组参数，使得在这些参数下，（模型产生）观测数据的出现概率最大化
nyist_yangguang的博客
10-18 334
就是想让这个（生成）模型为自己所用，通过人为的控制模型的一些参数，让我们能够预测模型最有可能产生观察数据的参数值。
最大似然估计的理解(Maximum likelihood estimation）
weixin_43909872的博客
12-26 7730
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 ...
极大似然估计(MLE)、最大后验估计(MAE)
u013250861的博客
09-05 1730
极大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）也称最大似然估计。是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。
最大似然估计，最大后验估计以及贝叶斯估计
SmartLab307的博客
12-01 1224
在机器学习中，我们经常使用一个模型来描述生成观察数据的过程。例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称为流失建模），或者我们可以用线性模型根据公司的广告支出来预测公司的收入（这是一个线性回归的例子）。每个模型都包含自己的一组参数，这些参数最终定义了模型本身。我们可以把线性模型写成 y = mx + c 的形式。在广告预测收入的例子中，x 可以表示广告支出，y 是产生的收入。m 和 c 则是这个模型的参数。这些参数的不同值将在坐标平面上给出不同的直线（见下图）。
递推极大似然算法及其实现讲解
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种通过最大化似然函数来估计模型参数的方法。递推形式的极大似然估计则是在模型参数随时间或数据集变化时，能够递推地更新参数估计值的一种算法。 压缩包...
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