什麼是極大似然估計？

極大似然估計，聽到這個詞你會是什麼想法？有沒有一些疑惑？什麼是極大似然估計？

讓我們來剖析這個詞，極大似然估計這個詞對於我來說，比較難懂的字是「似然」倆個字，

首先來說下什麼是「似然」：

似然：像這個樣子，其中的這個樣子是來指引數的，換句話來說，就是來根據模型推出引數

再換個角度來說

常說的概率是指給定引數後，**即將發生的事件的可能性。拿硬幣這個例子來說，我們已知一枚均勻硬幣的正反面概率分別是0.5，要**拋兩次硬幣，硬幣都朝上的概率：

h代表head，表示頭朝上

p(hh | ph = 0.5) = 0.5*0.5 = 0.25

而似然概率正好與這個過程相反，我們關注的量不再是事件的發生概率，而是已知發生了某些事件，我們希望知道引數應該是多少

借助知乎的案例

極大似然估計是我們在日常生活當中比較常用的思考模式.

比如你媽回家就見到你在玩電腦遊戲,她就會說,怎麼一天就知道玩.

好了,對於上面這個場景來說,你母親就的確做了極大似然估計.

為了解釋這個,讓我們首先來回顧一下什麼是極大似然估計.

對於乙個隨機變數x,其密度函式為p(x).如果p(x)在x*處取得最大值,那麼x*就是隨機事件x的極大似然估計.

回到你母親的責備,可以把你今天做的事看成是隨機變數x,比如x1=吃飯,x2=學習,x3=玩電腦遊戲. 那麼你母親在今天第一眼看見你時,在她眼裡立即呈現的經驗密度函式就是p(x1)=p(x2)=0,p(x3)=1.所以她的思考方式(極大似然估計)就估計你一天都在玩，然後你就這樣比竇娥冤了 or 你母親的確估計對了。

對喲，聽起來是這麼回事喲。

總而言之了，極大似然估計，通俗理解來說，就是利用已知的樣本結果資訊，反推最具有可能（最大概率）導致這些樣本結果出現的模型引數值。

它的核心是利用發生的事實來推出一些引數值。

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...