最大似然估计的意思就是最大可能性估计，其内容为:如果两件事A，B相互独立，那么A和B同时发生的概率满足公式。极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)，英文简称MLE。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。
说的通俗一点：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。最大似然估计是确定模型参数值的方法。找到参数值，使得它们最大化模型描述的过程产生实际观察到的数据的可能性。上面的定义可能听起来有点神秘。
极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是参数估计的一种很重要的方法。早在1821年，高斯就提出了这个思想，但是这个方法通常被认为是英国统计学家罗纳德·费雪（R.A.Fisher）的功劳。
原来，在1922年，费雪发表了一篇论文《关于理论统计的数学基础》，给出了“极大似然估计法”这一名称，并且详细探讨了这个方法的一些性质。
最大似然估计通俗解释
最大似然估计的意思就是最大可能性估计，其内容为:如果两件事A，B相互独立，那么A和B同时发生的概率满足公式。极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)，英文简称MLE。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。说的通俗一点：最大似然估计就是利用已知的样本结果，反推最...
什么是最大似然估计
最大似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译，“似然”用现代的中文来说即“可能性”。故而，若称之为“最大可能性估计”则更加...
最大似然法通俗讲解
最大似然估计是一种统计学方法，用于确定概率模型参数，以最大化观察到的数据发生的概率。这种方法最初由遗传学家及统计学家罗纳德·费雪爵士在20世纪初提出。最大似然法的核心在于假设已知的数据是由某个概率模型生成的，然后通过调整模型参数，使得观察到的数据在该模型下的概率达到最大。最大似然法在...
如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?
最大似然估计的核心在于，当我们面对一系列实验结果，比如连续抛硬币10次得到6次“花”，我们会猜测哪个参数最能解释这种观察。举个例子，如果硬币的“花”面出现概率为0.6，那么这个参数就显得更为“似然”。通过绘制似然函数，我们可以清晰地看到参数分布的集中趋势，随着实验次数的增加，这个分布会逐渐...
什么是最大似然估计?
最大似然估计是一种统计方法 ,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪 爵士在1912年至1922年间开始使用的.“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译,“似然”用现代的中文来说即“可能性”故而,若称之为“最大可能性估计”则更加通俗...
请教:如何正确理解最大似然估计?
通俗的说吧。比如说一个骰子投出10次，点数都是6。你觉得哪种可能性大？1、骰子是均匀的。2、骰子不均匀，点数1的那头灌了铅 这时我们更愿意接受第二种估计，原因是在第二种假设下，“更有可能”出现10个6点。可以说，这就是最大似然估计。如果我们面临的是从多个可选答案中挑选正确答案的决策...
mle是什么意思污的意思?
MLE，即maximum likelihood estimation，是最大似然估计的缩写。它是一种基于概率统计的参数估计方法，用于求解某个模型中的参数值。通俗地说，就是在给定一组数据后，通过寻找最大化这组数据的概率的参数值，来得到最优的模型参数，以拟合真实的数据分布。然而，有些人在使用MLE时，会将它引申为一种“...
如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?
极大似然估计法就是通过观察到的事实数据来推测最可能的参数值。在这个例子中，我们通过100次抛硬币全为“花”这一事实，推测这枚硬币的参数（即“花”面出现的概率）很可能是接近1的值，即两面都可能是“花”。我们通过事实数据来推测参数的过程称为似然，而得到最可能参数的过程称为最大似然估计。...
最大似然法的基本原理
这里的可能性指的是，在样本集X=(x1, x2, ……，xn)不变情况下，以θ为因变量的一个函数；2）最大似然估计函数，可能唯一；3）最大似然估计函数，也可能不存在；4）最大似然估计，既适用于离散分布又适用于连续分布；5）概率密度函数可能有多个未知的分布参数θ=(θ1，θ2，……，θm)。
机器学习中的MLE、MAP、贝叶斯估计
在机器学习中，MLE、MAP和贝叶斯估计是三种关键的建模方法，它们在逻辑回归等基础模型中各有应用。本文将通过实例和通俗解释它们的区别：首先，MLE（极大似然估计）就像是张三找最优秀的计算机系学生解答问题，只依据学生的历史成绩来选择，不考虑其他因素。它在学习过程中的选择就如同基于训练数据D来计算最...
