介紹：已知某個隨機樣本滿足某種概率分布，但是其中具體的引數不清楚，引數估計就是通過若干次試驗，觀察其結果，利用結果推出引數的大概值。最大似然估計是建立在這樣的思想上：已知某個引數能使這個樣本出現的概率最大，我們當然不會再去選擇其他小概率的樣本，所以乾脆就把這個引數作為估計的真實值。
求最大似然函式估計值的一般步驟：
（1）寫出似然函式；
（2）對似然函式取對數，並整理；
（3）求導數，令導數為0，得到似然方程；
（4）解似然方程，得到的引數即為所求；
三硬幣模型【如何估計模型引數】
使用numpy實現期望極大 EM 演算法
實現用例為李航統計學習方法第155頁例9.1 import numpy as np 通過期望極大演算法計算三硬幣模型 obs arr np.array 1 1,0 1,0 0,1 0,1 1 num len obs arr para init e步，計算在模型引數 p q下觀測資料y來自擲硬幣b的概...
極大似然估計與EM演算法 機器學習
極大似然估計是概率論與數理統計中的內容，個人對極大似然估計的印象是根據樣本求引數，求樣本符合哪種引數假設，所以極大似然估計是要假設資料的總體分布，要不然我們估計的到底是什麼分布函式的引數呢。我們接下來舉例子，用盡量通俗易懂的方式來理解。例子1 我們用扔硬幣的方式來理解極大似然估計，一般來說，一枚硬幣...
機器學習 EM演算法
em演算法 最大期望演算法 expectation maximization algorithm,em 是為處理缺失資料的引數的估計問題，主要分為e步和m步交替組成，對給定的初始引數依賴較大。from numpy import import numpy as np import matplotlib...