在讨论最大似然估计之前，我们先来解决这样一个问题：有一枚不规则的硬币，要计算出它正面朝上的概率。为此，我们做了 10 次实验，得到这样的结果：[1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]（1 代表正面朝上，0 代表反面朝上）。现在，要根据实验得到的结果来估计正面朝上的概率，即模型的参 ...
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2018-01-09 14:42:06
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语言模型 p(S) 就是语言模型，即用来计算一个句子 S 概率的模型。 那么，如何计算呢？最简单、直接的方法是计数后做除法，即最大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE），如下： 其中，count(w1,w2,…,wi?1,wi) 表示词序列(w1,w2,…,wi? ...
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2017-12-25 15:05:33
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理解略肤浅，所以该博文更适合像我一样的初学者，所以大牛勿喷！当然哪里有不合适的地方，欢迎指正，万分感谢！！ 1、什么是估计 通过样本去估计总体 2、参数估计 。。。我理解就是估计参数，可以是总体期望，也可以是总体方差。根据对象是一个值，还是一个区间，可分为点估计和区间估计 3、矩估计 首先我们应该了 ...
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2017-12-02 16:17:09
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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 ...
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2017-11-27 14:17:27
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原文地址：http://blog.csdn.net/sunlylorn/article/details/19610589 在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性” ...
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2017-11-07 22:18:42
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最大似然估计法的基本思想 最大似然估计法的思想很简单：在已经得到试验结果的情况下，我们应该寻找使这个结果出现的可能性最大的那个 作为真 的估计。 我们分两种情进行分析： 1．离散型总体 设 为离散型随机变量，其概率分布的形式为 ，则样本 的概率分布为 ，在 固定时，上式表示 取值 的概率；当 固定时 ...
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2017-11-05 15:08:36
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参考： 最大似然估计，就是利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。例如：一个麻袋里有白球与黑球，但是我不知道它们之间的比例，那我就有放回的抽取10次，结果我发现我抽到了8次黑球2次白球，我要求最有可能的黑白球之间的比例时，就采取最大似然估计法。 MLE可以看作一种特殊情况下 ...
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2017-10-30 14:25:30
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http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/51374202 贝叶斯定理：一个例子 其实我们在之前介绍朴素贝叶斯分类器时就介绍过它，如果你有点忘了，这里就通过一个例子来帮你回忆一下。 假设有一所学校，学生中60%是男生和40%是女生。女生穿裤子 ...
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2017-10-08 13:37:41
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转自：http://blog.csdn.net/yanqingan/article/details/6125812 最大似然估计学习总结 MadTurtle 1. 作用 在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。 2. 离散型 设为 ...
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2017-09-06 00:39:59
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1、最大似然 多数情况下我们是根据已知条件来推算结果，而最大似然估计是已经知道了结果，然后寻求使该结果出现的可能性最大的条件，以此作为估计值 求最大似然函数估计值的步骤： 2、机器学习算法的学习过程 这个优化函数存在解析解。例如我们求最值一般是对代价函数求导，导数为0的点一般就是最值，如果代价函数能 ...
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2017-08-23 20:44:28
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