參考：
極大似然估計
先舉個例子：
極大似然估計就是：利用已知的樣本結果，反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的引數值。
原理：極大似然估計是建立在極大似然原理的基礎上的乙個統計方法，是概率論在統計學中的應用。極大似然估計提供了一種給定觀察資料來評估模型引數的方法，即：「模型已定，引數未知」。通過若干次試驗，觀察其結果，利用試驗結果得到某個引數值能夠使樣本出現的概率為最大，則稱為極大似然估計。
樣本集：
似然函式：
求未知數θ的最大似然問題，就是求似然函式的最值問題，
1. 未知引數只有乙個（θ為標量）
在似然函式滿足連續、可微的正則條件下，極大似然估計量是下面微分方程的解：
2.未知引數有多個（θ為向量）
則θ可表示為具有s個分量的未知向量：
記梯度運算元：
若似然函式滿足連續可導的條件，則最大似然估計量就是如下方程的解：
注： 方程的解只是乙個估計值，只有在樣本數趨於無限多的時候，它才會接近於真實值。
最大似然估計 極大似然估計
目錄最大似然估計 個人部落格 對於最大似然估計我們使用最簡單的拋硬幣問題來進行講解當我們拋一枚硬幣的時候,就可以去猜測拋硬幣的各種情況的可能性,這個可能性就稱為概率一枚質地均勻的硬幣,在不考慮其他情況下是符合二項分布的,即正面和翻面的概率都是0.5,那麼我們拋10次硬幣5次正面在上面的概率為 但是現...
極大似然估計
在機器學習的領域內，極大似然估計是最常見的引數估計的方法之一，在這裡整理一下它的基本原理。極大似然估計從根本上遵循 眼見為實，這樣的哲學思想。也就是說，它嚴格地僅僅利用了已知的實驗結果，來估計概率模型中的引數。極大似然估計的計算過程非常簡單 1.寫出似然函式 2.求出使得似然函式取最大值的引數的值，...
極大似然估計
一 理論基礎 1 引例 某位同學與一位獵人一起外出打獵，乙隻野兔從前方竄過。只聽一聲槍響，野兔應聲到下，如果要你推測，這一發命中的子彈是誰打的？你就會想，只發一槍便打中，由於獵人命中的概率一般大於這位同學命中的概率，看來這一槍是獵人射中的。這個例子所作的推斷就體現了極大似然法的基本思想。2 簡介 極...