最近看樸素貝葉斯法，發現有關於極大似然估計部分，網上找了好久，感覺也都說不清。然後還有個最大似然估計，最要命的是我發現還有人專門對兩者區別做了論述。然後我就看了下英文定義：
最大似然估計(maximum likelihood estimation, MLE)
極大似然估計方法（Maximum Likelihood
Estimate，MLE）
其實兩者是一樣的。
本文源自頻率主義學派的最大似然估計。
翻看了宗成慶著的《統計自然語言處理》第二章有關於它的定義：
因為不會在CSDN寫公式，所以就先寫到word，然後粘成圖片，見諒
最近看樸素貝葉斯法，發現有關於極大似然估計部分，網上找了好久，感覺也都說不清。然後還有個最大似然估計，最要命的是我發現還有人專門對兩者區別做了論述。然後我就看了下英文定義： 最大似然估計(maximum likelihood estimation, MLE) 極大似然估計方
關於似然函式和最大似然估計的詳細說明可以看這篇文章：https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/83382729 二分類情況和多分類情況下的似然函式與最大似然估計： 二分類情況下的似然函式與最大似然估計： 我們知道按照生活中的常識
點估計 設總體XXX的分佈函式的形式已知，但它的一個或多個引數未知，藉助於總體XXX的一個樣本來估計總體未知引數的值得問題稱為引數的點估計問題。 舉例： 某炸藥廠，一天中發生著火現象的次數XXX是一個隨
enc bsp 聯系 角度 tro span nbsp sdn .science 對於最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值後，最合理的參數估計量應該使得模型能最好地擬合樣本數據，也就是估計值和觀測值之差的平方和最小。而對於最大似然法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀
舉個例子：偷盜的故事，三個村莊，五個人偷。 村子被不同小偷偷的概率：P(村子|小偷1)、P(村子|小偷2)、P(村子|小偷3) 小偷1的能力：P(偷盜能力)=P(村子1|小偷1)+P(村子2|小偷1)+P(村子3|小偷1)+P(村子4|小偷1)+P(村子5|小偷1) 小
估計即是近似地求某個引數的值，需要區別理解樣本、總體、量、值 大致的題型是已知某分佈（其實包含未知引數），從中取樣本並給出樣本值 我只是一個初學者，可能有的步驟比較繁瑣，請見諒~ 1、矩估計法
看似最小二乘估計與最大似然估計在推導得到的結果很相似，但是其前提條件必須引起大家的注意！！！ 對於最小二乘估計，最合理的引數估計量應該使得模型能最好地擬合樣本資料，也就是估計值和觀測值之差的平方和最小，其推導過程如下所示。其中Q表示誤差，Yi表示估計值，Yi'表示觀測值
理解交叉熵作為神經網路的損失函式的意義： 交叉熵刻畫的是實際輸出（概率）與期望輸出（概率）的距離，也就是交叉熵的值越小，兩個概率分佈就越接近，即擬合的更好。 CrossEntropy=H(p)+DKL(p∣∣q)Cross Entropy= H(p)+DKL(p
最大似然估計（MLE） 原理：設X1, X2…Xn是取自總體X的一個樣本，樣本的聯合密度（連續型）或聯合概率密度（離散型）為f(X1, X2…Xn; Θ)。當給定樣本X1, X2…Xn時，定義似然函式為L(Θ)= f(X1, X2…Xn; Θ)。 L(Θ)
最大似然估計（MLE） 1.似然函式：L(θ|x)=P(X=x|θ) ①物理意義：某次實驗，θ取不同值時，出現X=x的結果的概率； ②似然函式是引數(θ)的函式； ③似然函式是條件轉移概率。 例1：設一枚硬幣正面朝上的概率為p，
最大似然估計 溢出 效果 hub 了解 互換 穩定 最小 總結 機器學習的面試題中經常會被問到交叉熵(cross entropy)和最大似然估計(MLE)或者KL散度有什麽關系，查了一些資料發現優化這3個東西其實是等價的。 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息論中熵的定義
joey 周琦 假設有引數 θ \theta, 觀測 x \mathbf{x}, 設 f(x|θ) f(x|\theta)是變數 x x的取樣分佈， θ \th
文章目錄 似然函式與最大似然估計 似然的概念 似然函式 最大似然估計 伯努利分佈 伯努利分佈下的最大似然估計 高斯分佈 高斯分佈下的最大似然估計 資訊量、熵、相對熵、交叉熵、機器學習中的交
估計：即是通過已知樣本求出未知的整體引數； 一、矩估計 矩的概念 設有自然數k，常數a，隨機變數x，則E(x−a)k稱之為隨機變數x基於常數a的k階矩；當常數a = 0時，則稱之為原點矩； 矩估計方法 即通過上述k階矩的方法估計整體的範圍。
前言 引數估計問題分：點估計、區間估計。 點估計是適當地選擇一個統計量作為未知引數的估計（稱為估計量），若已取得一樣本，將樣本值代入估計量，得到估計量的值，以估計量的值作為未知引數的近似值（稱為估計值）。（另一種解釋：依據樣本估計總體分佈中所含的未知引數或
摘抄自維基百科： https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%BC%E7%84%B6%E5%87%BD%E6%95%B0 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%
來源：https://guangchun.wordpress.com/ 中國有句話叫“馬後炮”，大體上用在中國象棋和諷刺人兩個地方，第一個很厲害，使對方將帥不得動彈，但這個跟我們今天說的基本沒關係；第二個用途源於第一個，說事情都發生了再採取措施，太遲了。但不可否認，我們的認知就是從錯誤中不斷進步，雖然
L1、L2 正則項詳解（解空間、先驗分佈） 引入 直觀看 解空間 先驗分佈 最大似然估計 最大後驗估計 引入 線上性迴歸
Bayes貝葉斯 一、Bayes小故事 貝葉斯(約1701-1761) Thomas Bayes，英國數學家。約1701年出生於倫敦，做過神甫。1742年成為英國皇家學會會員。1761年
本文要總結的是3種估計的原理、估計與目標函式之間的關係。這三種估計放在一起讓我暈頭轉向了好久，看知乎，看教材，有了以下理解。以下全部是個人看書後的理解，如有理解錯誤的地方，請指正，吾將感激不盡。 來自教材《深度學習》5.4-5.6… 關於頻率派和貝葉斯派：頻
