最大似然估计，最大似然估计值怎么算
最大似然估计θ^ = argmax_θ lθ X三解释与直观理解一种解释最大似然的观点是将它看作最小化训练集上的经验分布和模型分布的差两者之间的差可以通过KL散度KullbackLeibler Divergence来衡量KL散度是一种衡量两个概率分布之间差异的方法最大似然估计，其定义如下KL散度D_KLP_data P；最大似然估计详解 一感性理解 最大似然估计Maximum Likelihood Estimation最大似然估计， MLE是一种通过观察到的数据来估计模型参数的方法其核心思想是找到一组参数，使得在这组参数下，观测数据出现的概率最大以桌子下面有爆米花的场景为例，我们有三个候选行为看电影玩桌游和睡觉通过感性判断，看电影；由公式可以写出似然函数与对数似然函数，再求导令其导数为零，此时的点即为最大似然估计量X~B1，p则有Px=k=p^k *1p^1kL=i从1至n连乘Px=xi= i从1至n连乘p^xi *1p^1xi=p^i从1至n连乘xi *1p^ni从1至n连乘xi lnL=i从1。
最大似然估计法是通过构建似然函数并求其极值点，从而得到参数估计值的方法具体步骤如下步骤1构建似然函数根据样本数据和概率模型，写出似然函数 $Ltheta$似然函数表示在给定参数 $theta$ 下，观测到当前样本数据的概率离散型或概率密度连续型例如，若样本服从正态分布 $Nmu， sig；解方程得到参数估计值令导数等于0，即 $fracsum Xip fracn sum Xi1p = 0$解这个方程，可以得到p的最大似然估计值为 $hatp = fracsum Xin$总结二项分布的最大似然估计值 $hatp$ 是通过样本数据中成功的次数除以总试验次数来得到的这种方法基于最大似然；然后再重新给A市88所小学打电话，重新随机选取88名学生的成绩，这是第二个随机样本算出样本2的平均值，记作然后重复n遍，获得n个样本均值，最大似然估计你会发现样本均值的分布符合正态分布我们就可以用最大似然估计或距估计求得这个正态分布的期望而样本平均数的期望在这里就是均值，极其接近总体的；最大似然估计的目标函数为Lθ=4θ^61θ^212θ^4为了方便求解，我们取对数变换，得到对数似然函数为lnLθ=ln4+6lnθ+2ln1θ+4ln12θ对θ求导，令导数等于0，得到方程通过求解这个方程，我们可以得到θ的最大似然估计值当然，如果有疑问，欢迎您随时提问在上述。
3 应用领域不同极大似然估计常用于分类回归等机器学习任务中，而最大似然估计则更多地应用于信号处理图像识别语音识别等领域4 算法实现方式上的不同极大似然估计通常使用优化算法如梯度下降牛顿迭代求解，而最大似然估计则可以利用一些公式直接求解。
参数估计最大似然估计 Maximum Likelihood Method MLM 详解最大似然估计是一种在统计学中广泛使用的参数估计方法，其核心思想是通过最大化观测数据的似然函数来估计模型的参数以下是对最大似然估计的详细解释，包括其理论基础应用步骤及具体例题分析一理论基础似然函数对于离散型随机变量；似然函数和最大似然估计似然函数 似然函数是关于模型参数θ的函数，定义如下令样本数据$mathbbX = X_1， X_2， ， X_n$是独立且同分布IID采用于分布函数$f_modelxtheta$似然函数定义为L_ntheta = prodlimits_i=1^n f_modelX_i theta其中，$f_；最大似然估计求解步骤是写出似然函数对似然函数取对数，并整理求导数解似然方程求最大似然估计θ时，可以令对数似然函数的导数=0，然后求解θ的方程组，并求出最大似然估计θ但是可能分布参数θ的个数不确定性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。
基于对似然函数Lθ形式一般为连乘式且各因式0的考虑，求θ的最大似然估计的一般步骤如下1写出似然函数 总体X为离散型时总体X为连续型时2对似然函数两边取对数有 总体X为离散型时总体X为连续型时3对 求导数并令之为0此方程为对数似然方程解对数似然方程所得，即为；在给定的分布模型下这个结果出现的概率最大，估计的意思就是求得此时分布模型的参数可见似然也是概率，之所以叫做似然只是一种约定通常说概率的时候，表示的是不同的结果在分布模型下的取值此时结果已经出现了如果仍然采用在结果出现之前给定的参数，这个结果的概率就是确定的通过假设检验知道了之前给定的参数是不对的；3最大似然估计maximum likelihood estimation最大似然估计是一种基于概率统计原理的参数估计方法它通过选择使观测数据出现的概率最大化的参数值，来估计真实参数最大似然估计不一定是无偏估计，但在大样本下通常是渐进无偏的最大似然估计可以提供良好的统计性能，并且有坚实的理论基础；似然函数是描述在已知观测结果下，不同参数值的契合度的函数最大似然估计是寻找使得似然函数达到峰值的参数值的过程似然函数 定义当事件A发生时，参数B所对应的概率即L，表示在已知事件A的条件下，参数B的似然性 作用评估不同参数值在已知观测结果下的合理度或契合度 特点似然函数并不。
最大似然估计的基本思想是通过数据反推最可能产生这些数据的参数值，其核心是“已发生的事件应具有最大发生概率”的统计思想具体可从以下方面理解构建似然函数并转化最大似然估计首先要构建似然函数，该函数本质上是样本的联合概率在实际应用中，由于联合概率的计算可能较为复杂，通常会对其取对数，将。
