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主要內容：總結起來，最大似然估計的目的就是：利用已知的樣本結果，反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的引數值。
原理：極大似然估計是建立在極大似然原理的基礎上的乙個統計方法，是概率論在統計學中的應用。極大似然估計提供了一種給定觀察資料來評估模型引數的方法，即：「模型已定，引數未知」。通過若干次試驗，觀察其結果，利用試驗結果得到某個引數值能夠使樣本出現的概率為最大，則稱為極大似然估計。
極大似然估計和貝葉斯估計
假設 存在乙個先驗分布g 那麼 的後驗分布為 f x g f x g d 最大後驗概率估計 即為 後驗概率分布的眾數 m ap x ar gmax f x g 可以看做正則化的最大似然估計，當g是常數時兩者等價 極大似然估計和貝葉斯估計分別代表了頻率派和貝葉斯派的觀點。頻率派認為，引數是客觀存在的，...
極大似然估計和貝葉斯估計
序言 然後根據資料來求出這個 而貝葉斯估計的難點在於p p 需要人為設定，之後再考慮結合map map maximum a posterior 方法來求乙個具體的 所以極大似然估計與貝葉斯估計最大的不同就在於是否考慮了先驗，而兩者適用範圍也變成了 極大似然估計適用於資料大量，估計的引數能夠較好的反映...
極大似然估計與貝葉斯估計
貝葉斯估計與極大似然估計在思想上有很大的不同，代表著統計學中貝葉斯學派和頻率學派對統計的不同認識。極大似然估計是頻率學派觀點，它的觀點可以這樣理解 待估計引數 theta 是客觀存在的，只是未知而已，已知觀測樣本 d dd，求得 hat 使得在 theta hat 時，產生觀測樣本資料 d dd 的...