准最大似然估计

本文详细介绍了如何使用R语言进行随机波动模型SV的模拟和估计，包括马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法。

在已知一些参数的情况下，预测接下来结果的可能性 在 结果产生之前 ，通过环境中的参数，预测事件发生的概率 例：抛硬币 假定硬币的材质均匀，其抛出落地结果为正面和反面的概率都是0.5 这个概率在结果发生前才有意义，在发生后，抛硬币的结果就确定了 跟概率相反，

本篇文章是学习了B站UP主 乐吧的数学 之后的笔记总结，老师讲的非常好，大家有兴趣的可以关注一波！ 那么 Maximum Likelihood(ML) 算法是最优的检测，这个最优指的是使错误率最低（假定发送的 x 是等概率出现的），从最低错误率的角度出发，同时假定在每个天线处的高斯白噪

写在前面 最大似然估计具有很多好的性质，包括相合性，同变性，渐进正态性等。本文主要关注的是渐进正态性。渐近正态性表明，估计量的极限分布是正态分布。而该正态分布的方差，与Fisher信息有着密不可分的关系。 Fisher信息 （定义）记分函数（Score Function): s ( X ; θ

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本文详细介绍了如何使用R语言进行随机波动模型SV的模拟和估计，包括马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法。

在统计学中， 似然性(likelihood) ”和“ 概率 ”有明确的区分： 概率，用于在已知一些参数的情况下，预测接下来在观测上所得到的结果； 似然性，则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。 以高斯分布为例，其可以用参数μ和σ来描述。

重新梳理一下，之前对极大似然估计的看法还是太浅了。极大似然估计比较简单，关键是弄清思想。 之前说到极大似然估计，就会直接举例子说明，例如之前的文章关于GMM中的数学基础中就提到过。 例一，有两个完全一样的箱子，箱子甲中有99个黑球，1个白球，箱子乙中有

笔记来源：Maximum Likelihood for the Binomial Distribution, Clearly Explained!!! P ( x ∣ n , p ) P(x|n,p) P ( x ∣ n , p ) 计算二项分布的极大似然估计 L ( p ∣ n , x ) L(p|n,x) L ( p ∣ n , x )

笔记来源：Maximum Likelihood For the Normal Distribution, step-by-step!!! 1.1.1 μ值对正态分布的影响 1.1.2 σ值对正态分布的影响 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 【引用自：一文搞懂极大似然估计】 P(所求 | 已知)、L(所求 | 已知) 概率是已知模型和参数，推数据

最小二乘法、极大似然估计和交叉熵是常用的三种损失函数。 最小二乘法是一种回归问题中常用的损失函数，用于衡量预测值与实际值之间的误差平方和。它常用于线性回归问题中，目标是最小化预测值与真实值之间的均方误差（MSE）。 极大似然估计（Maximum Likelihood Estima

考虑二分类问题，其中每个样本由一个特征向量表示。 直观理解：将特征向量 x text{x} x 映射到一个实数 w T x text{w}^Ttext{x} w T x 一个正的值 w T x text{w}^Ttext{x} w T x 表示 x text{x} x 属于正类的可能性较高。 一个负的值 w T x text{w}^Ttext{x} w T x 表示 x text{x} x 属于负类的可能性

机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。 🚀详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集) 某

任务描述 本关任务：理解最大似然法的基本原理并解决实际问题。 相关知识 为了完成本关任务，你需要： 理解极大似然原理； 理解并掌握极大似然法的数学模型。 极大似然原理 最大似然法是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法。极大似然原理可以这么描述：一个

伯努利试验说的是下面一种事件情况：在生活中，有一些事件的发生只有两种可能，发生或者不发生（或者叫成功或者失败），这些事件都可以被称为伯努利试验。 伯努利试验的概率分布 称为伯努利分布（两点分布、0-1分布），如果记成功概率为p，则失败概率为q=1-p，则：