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極大似然估計與最小二乘法的關系

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算法

极大似然估计

在统计学中,最大似然估计(英语:maximum likelihood estimation,缩写为MLE),也称最大概似估计,是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。(摘自维基百科)。

What?啥意思?


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2471912.jpg

举个生活中最简单的栗子。

假设袋子中有黑白两种颜色的100个球,又放回的取10次球,其中7次是黑球,3次是白球,你猜袋子里面的黑球占多少?

我想你肯定会猜有70个黑球,30个白球。但是为什么?有什么依据吗?我们来推导一下


假设取出黑球的概率是p,取出白球的概率是(1-p)。

p(7黑3白)=p^7 * (1-p)^3

极大似然估计的意思就是当我的黑白球比例是多少的时候,最有可能发生7黑3白这种事件呢?

若max p(7黑3白),求导等于0即可

p'(7黑3白)=7 * p^6 * (1-p)^3 + (p^7) * 3 * (1-p)^2=0

求得 p=0.7 黑球70个,白球30个 拿走不谢


极大似然估计与最小二乘法关系

最小二乘法损失函数是:


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image.png


下面通过公式推导来证明当误差项ξ~N(0,σ^2)时,极大似然估计等同于最小二乘法


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作者:刘单纯
链接:https://www.jianshu.com/p/b602bb6cd98a


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