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最新推荐文章于 2025-04-13 20:03:52 发布
luolyl061806 于 2018-10-05 16:22:57 发布
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本文介绍了最大似然估计的概念，它是统计学中的一种常用参数估计方法。通过贝叶斯公式引入，解释了在有限样本数据情况下如何估计先验概率和类条件概率。最大似然估计的目标是找到使样本数据可能性最大的参数值。文中还探讨了最大似然估计的性质、求解步骤及其特点，并指出在模型假设正确时，该方法通常能提供良好的估计结果。最大似然估计广泛应用于各种领域，如教学评价、药品检测等。
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在介绍最大似然估计之前，先提下我们最熟悉的贝叶斯公式：
是类条件概率；
是后验概率
是先验概率
我们知道贝叶斯公式是后验概率，表示事情已经发生的结果下，我们去判断他属于哪类。
但是，实际问题中我们获取的数据可能只是有限数目的样本数据，而先验概率和类条件概率都是未知的，如果仅仅根据样本数据分类时，我们必须先对先验概率和类条件概率进行估计，再套用贝叶斯公式，先验概率比较简单，而类条件概率比较难，信息是随机的，样本数据不多，这样我们就要将其转换为估计参数，其中最大似然估计就是一种较好的估计方法。
最大似然估计（MLE）是一种重要而又普遍的求估量的统计方法。它使用概念模型<
网址：机器学习之——最大似然估计 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/998623
