最大似然估计(MLE)入门教程

来源：Deephub Imba本文约1500字，建议阅读9分钟本文解释了 MLE 的工作原理和方式，以及它与 MAP 等类似方法的不同之处。什么是最大似然估计(MLE)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。例如，假设数据来自泊松(λ)分布，

最大似然估计详解

  最大似然估计是建立在最大似然原理的基础之上。最大似然原理的直观理解是：设一个随机试验有若干个可能的结果 A1,A2,...,An A_1,A_2,...,A_n，在一次试验中，结果 Ak A_k出现，则一般认为实验对 Ak A_k的出现最有利，即 Ak A_k出现的概率较大。这里用到了”概率最大的事件最可能出现”的直观想法，然后对 Ak A_k出现的概率公式求极大值，这样便可解未知参数。下面用

最大似然估计(MLE)入门教程

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 什么是最大似然估计(MLE)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)是一种可以生成拟合数据的任何分布的参数的最可能估计的技术。它是一种解决建模和统计中常见问题的方法——将概率分布拟合到数据集。例如，假设数据来自泊松(λ)分布，在数据分析时需要知道λ参数来理解数据。这时就可以通过计算MLE找到给定数

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。模拟SV模型的估计方法：sim <- svsim(1000,mu=-9, phi = 0.97, sigma = 0.15) print(sim) summary(s

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。模拟SV模型的估计方法：sim <- svsim(1000,mu=-9, phi = 0.97, sigma = 0.15) print(sim) summary(si

VAE 的前世今生：从最大似然估计到 EM 再到 VAE

变分自编码器（VAE）是当下最流行的生成模型系列之一，它可以被用来刻画数据的分布。经典的期望最大化（EM）算法旨在学习具有隐变量的模型。本质上，VAE 和 EM 都会迭代式地优化证据下界（ELBO），从而最大化观测数据的似然。本文旨在为  VAE 和 EM 提供一种统一的视角，让具有机器学习应用经验但缺乏统计学背景的读者最快地理解 EM 和 VAE。 论文链接（已收录于AI open）：https

最大似然估计(Maximum likelihood estimation)(通过例子理解)

似然与概率 https://blog.csdn.net/u014182497/article/details/82252456 在统计学中，似然函数（likelihood function，通常简写为likelihood，似然）是一个非常重要的内容，在非正式场合似然和概率（Probability）几乎是一对同义词，但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念。概率是在特定环境下某件事情发生的可能性

最大似然估计 （MLE）与 最大后验概率（MAP）在机器学习中的应用

最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。 例如，对于线性回归，我们假定样本是服从正态分布，但是不知道均值和方差；或者对于逻辑回归，我们假定样本是服从二项分布，但是不知道均值，逻辑回归公式得到的是因变量y的概率P = g(x), x为自变量，通过逻辑函数得到一个概率值，y对应离散值为0或者1，Y服从

OFDM系统中时间和频率偏移的ML最大似然估计

目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB 1.算法描述 ​        OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM(Multi Carrier Modulation)，

最大似然估计和概率

似然与概率 在统计学中，似然函数（likelihood function，通常简写为likelihood，似然）是一个非常重要的内容，在非正式场合似然和概率（Probability）几乎是一对同义词，但是在统计学中似然和概率却是两

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

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基于最小二乘法和最大似然估计法的系统参数辨识MATLAB仿真

目录 一、理论基础 二、MATLAB仿真程序 三、仿真结果 一、理论基础         系统辨识源于工业工程控制，随着计算机技术的发展，出现了许多辨识软件可以用于辅助辨识理论的研究。它不仅在工业领域中有着广泛的应用，而且有经济、社会和环境也有重要的应用价值。1）用于控制系统的设计和

《模式识别》学习笔记（十九）参数估计，最大似然估计

【机器学习基本理论】详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解

【机器学习基本理论】详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解   https://mp.csdn.net/postedit/81664644   最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的