最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）

最近在看深度学习的"花书" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章机器学习基础部分的解释很精华,对比PRML少了很多复杂的推理,比较适合闲暇的时候翻开看看.今天准备写一写很多童鞋们w未必完全理解的最大似然估计的部分. 单纯从原理上来说,最大似然估计并不是一个非常难以理解的东西.最大似然估计不过就是评估模型好坏的方式,它是很多种不同评估方式中的一种.未来准备写一写最大似然估计与它的好朋友们,比如说贝叶斯估计 (Beyasian Estimation), 最大后验估计(Max

1.背景 最大似然估计是概率论中常常涉及到的一种统计方法.大体的思想是,在知道概率密度f的前提下,我们进行一次采样,就可以根据f来计算这个采样实现的可能性.当然最大似然可以有很多变化,这里实现一种简单的,实际项目需要的时候可以再更改. 博主是参照wiki来学习的,地址请点击我 这里实现的是特别简单的例子如下(摘自wiki的最大似然) 离散分布,离散有限参数空间[编辑] 考虑一个抛硬币的例子.假设这个硬币正面跟反面轻重不同.我们把这个硬币抛80次(即,我们获取一个采样并把正面的次数记下来,正面记为

模型已定,参数未知 最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,假设我们要统计全国人口的身高,首先假设这个身高服从服从正态分布,但是该分布的均值与方差未知.我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高,但是可以通过采样,获取部分人的身高,然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差. 最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设,就是所有的采样都是独立同分布的.下面我们具体描述一下最大似然估计: 首先,假设为独立同分布的采样,θ为模型参数,f为我们所使用的模型,遵循我们上述的独

1. 极大似然与最大概率 因为不是科班出身,所以最初接触极大似然的时候,总是很奇怪为什么叫极大似然,而不直接叫做最大概率? 后来才知道极大似然是用来估计未知参数的,而最大概率的表述更适合于已知参数的情况下,求解出现最大概率的变量的,举例如下: Max L(θ) = θ1x1+θ2x2+θ3x3 Max P(x) = θ1x1+θ2x2+θ3x3 Max L(θ)是拥有多组观测样本X时,估计θ参数的方法,而Max P(x)正好相反,是已知θ时,求解什么样的x出现会使得P最大. 2.  极大似然与无

參考资料 [1]     盛骤, 谢式千, 潘承毅. 概率论和数理统计[J]. 2001. [2]     https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood [3]     https://www.youtube.com/watch? v=fvNUUJuFXM0 [4]     https://en.wikipedia.org/wiki/Independent_and_identically_distributed_random_variables

本文出处:http://www.cnblogs.com/liliu/archive/2010/11/22/1883702.html http://www.cnblogs.com/liliu/archive/2010/11/24/1886110.html 最大似然估计(Maximum likelihood estimation) 最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”.简单而言,假设我们要统计全国人口的身高,首先假设这个身高服从服从正态分布,但是该分布的

简介: 在概率统计中有两种主要的方法:参数统计和非参数统计(或者说参数估计和非参数估计). 其中,参数估计是概率统计的一种方法.主要在样本知道情况下,一般知道或假设样本服从某种概率分布,但不知到具体参数(或者知道具体模型,但不知道模型的参数). 参数估计就是通过多次试验,观察其结果,利用结果推出参数的大概值. (当你推出参数的极大可能值时,就相当于知道了分布及其参数情况,就可以利用它来推测其他样例出现的概率了. 这属于应用了) 参数估计的方法有多种,这里我们分析三种基于概率的方法,分别是最大似然

参考:Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大似然估计是用于估计模型参数的,首先我们必须选定一个模型,然后比对有给定的数据集,然后构建一个联合概率函数,因为给定了数据集,所以该函数就是以模型参数为自变量的函数,通过求导我们就能得到使得该函数值(似然值)最大的模型参数了. Maximum-Likelihood Estimation (MLE) is a statistical technique for estimating model parameters

极大似然估计法是求点估计的一种方法,最早由高斯提出,后来费歇尔(Fisher)在1912年重新提出.它属于数理统计的范畴. 大学期间我们都学过概率论和数理统计这门课程. 概率论和数理统计是互逆的过程.概率论可以看成是由因推果,数理统计则是由果溯因. 用两个简单的例子来说明它们之间的区别. 由因推果(概率论) 例1:设有一枚骰子,2面标记的是"正",4面标记的是"反".共投掷10次,问:5次"正"面朝上的概率? 解:记 "正面"