极大似然估计法是求估计的另一种方法。它最早由高斯提出。后来为费歇在1912年的文章中重新提出，并且证明了这个方法的一些性质。极大似然估计这一名称也是费歇给的。这是一种上前仍然得到广泛应用的方法。它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是：一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，…。若在一次试验中，结果A出现，则一般认为试验条件对A出现有利，也即A出现的概率很大。
先日出 若干个连乘积 如果直接求导方便 则直接求导 令求导结果=0 解这个方程 得到的结果 就是极大似然估计值
如果直接求导不方便 则先取对数 将连乘化为累加 再求导 另其=0
解方程 出结果即为极大似然估计值
应付考试只要会套路就好 尤其是大学考试
什么是“极大似然估计值”?
极大似然估计法是求估计的另一种方法。它最早由高斯提出。后来为费歇在1912年的文章中重新提出，并且证明了这个方法的一些性质。极大似然估计这一名称也是费歇给的。这是一种上前仍然得到广泛应用的方法。它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是：一个随机试验如有若干...
什么是极大似然估计(MLE)?
总结，极大似然估计是一种从样本数据反推未知参数的方法，广泛应用于统计分析中，包括回归和分类问题，通过优化似然函数或等价代价函数来求解参数估计。
极大似然估计 —— Maximum Likelihood Estimation
极大似然估计 (MLE) 是机器学习中的重要概念，它帮助我们在概率未知的情况下，通过多次实验数据找到最能解释观测结果的概率模型。简单来说，就是寻找一个模型，使其在给定的实验数据下，预测结果出现的概率最大化。下面通过实例来直观理解。以投硬币为例，我们假设正反面概率未知，但通过大量实验发现正面...
什么是极大似然估计
最大似然估计是统计学中常用的方法，用于从数据中估计模型参数。它利用观测数据的样本结果信息，反推最可能导致这些观察数据出现的模型参数值。最大似然估计的步骤包括建立概率模型、构建似然函数、寻找最大似然估计和参数估计。通过寻找使似然函数取得最大值的参数值，来估计模型的参数。下面举例说明MLE的用法。
什么叫极大似然估计?
极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。原理 它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是，一个...
一文理解机器学习中的极大似然估计(MLE)
极大似然估计就是选择那些最有可能产生观测数据的参数组合，其原理基于：概率大的事件更可能被观察到，样本数据的概率最大化对应参数估计最优化。以猎人和徒弟打兔子为例，我们猜测经验丰富的猎人更可能打死兔子，这就是极大似然的直观应用。在数学上，我们假设身高服从正态分布，通过最大化样本数据出现的...
极大似然估计
[公式][公式][公式]称 [公式] 为似然函数。3. 极大似然估计定义 若存在统计量[公式] 使得 [公式]则称 [公式] 为 [公式] 的极大似然估计，简记为MLE。(Maximun Likelihood Estimation)4. 极大似然估计求解的一般过程 求极大值步骤：一般来说，对数似然函数的驻点，就是我们所需要的那个答案。
极大似然估计详解
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，是求估计的一种方法，说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能...
极大似然估计的原理是什么?
1. 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种统计方法，它基于极大似然原理。2. 这个方法用于在给定观测数据的情况下评估模型参数。3. 极大似然估计的核心思想是通过观察到的数据来反推最有可能产生这些数据的模型参数。4. 具体来说，如果进行多次试验并观察结果，那么那些能够使得观察到...
什么是极大似然估计
极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，是概率论在统计学中的应用。极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。通过若干次试验，观察其结果，利用试验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率为最大，则称为极大似然估计。极大似然估计的...
