提前一年的押題——最大似然估計

2020-12-20 海文考研

春節在家,百無聊賴,與小侄子玩牌,因為張老師還是個魔術愛好者,一手控牌技術出神入化,於是小侄子連續5把抽到的牌,都是一張紅桃六,大叫著我搞了什麼鬼,我問他,為什麼不是巧合,小侄子一臉看弱智的表情反問「怎麼可能」——我們每個人都有一個根植內心、不證自明的命題:小概率事件不發生,如果「發生」,必有隱情。

今天要給大家講的,是統計學中的一個核心理念,也是考研數學中的一個核心考點,核心到,我起了個驚悚的標題「提前一年的押題——最大似然估計」,因為自09年起,09、11、12、13、14、15、17、18、19、20年考試中,均出現了本考點,就在試卷第23題,想必倒過來說大家更容易印象深刻,除了10年和16年,年年都考了。有同行玩笑,不會押題怎麼辦,就押最大似然估計吧,反正十年八中。

什麼叫最大似然估計?舉個例子吧。

在給大家總結一下,考試時利用最大似然估計法進行參數估計的解題步驟:1)寫出似然函數;2)對似然函數取對數;3)求導;4)找到函數極值點,題目往往會有唯一極值點,即為最大似然估計值了。後面三個步驟,都是利用微積分求函數最值的手段。當然,曾經有個別年份,似然函數不存在極值點,而是單調函數,需要具體問題具體分析,有著紮實的高數基礎,並不難解決。

最大似然估計是一個原理樸素、試題簡單、考頻又高的得分點,堪稱送分大禮包,希望同學能夠清晰理解、勤加練習,在明年的考研中,穩穩地把禮包收入囊中。

相關焦點

  • 最大似然法估計正態分布參數
    最大似然估計定義最大似然估計(maximum likelihood)就是利用已知的樣本結果,反推最具有可能(最大概率)導致這些樣本結果出現的模型參數值。換句話說,極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法,即「模型已定,參數未知」。
  • 零基礎概率論入門:最大似然估計
    最大似然的目標是找到一些參數值,這些參數值對應的分布可以最大化觀測到數據的概率。生成數據的真正分布是f1 ~ N(10, 2.25),也就是上圖中藍色的曲線。既然我們已經具備了最大似然估計的直覺理解,我們可以繼續學習如何計算參數值了。我們找的值稱為最大似然估計(MLE)。同樣,我們將通過一個例子加以說明。
  • 最大似然估計是個什麼鬼?
    這貌似是同語反覆,實際是最大似然估計的邏輯基礎。時間是單向的,現實一旦發生,便不可逆轉。究竟是哪些系統因素與偶然因素一起共同導致了現實的發生,我們永遠不可能確切知道。天衣無縫的衣服合身度最高,每個部分都與身體零距離,總距離也是零。最大似然估計的目標不是找到絕對完美的模型,而是找到能找到的最合身的模型。 零假設是新型的,檢驗零假設的指標也是新型的,是個近似卡方值的統計值,名字很怪,叫做「似然性自然對數的負二倍」(-2 loglikehood),我們可以把它簡稱為「負二倍」。
  • 極大似然估計詳解
    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)導致這樣結果的參數值。        原理:極大似然估計是建立在極大似然原理的基礎上的一個統計方法,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數據來評估模型參數的方法,即:「模型已定,參數未知」。通過若干次試驗,觀察其結果,利用試驗結果得到某個參數值能夠使樣本出現的概率為最大,則稱為極大似然估計。
  • 什麼是極大似然估計?
    ,或者最大似然估計,它是一種參數估計方法。在機器學習中,邏輯回歸就是基於極大似然估計來計算的損失函數。那麼,如何直觀理解極大似然估計?極大似然估計(maximum likelihood estimation,MLE),顧名思義,「極大」意為「最有可能的」,「似然」意為「看起來像的」,「估計」的意思則可以理解為「就是這樣的」。
  • 從最大似然估計開始,你需要打下的機器學習基石
    而這些討論或多或少都離不開最大似然估計,因為它是參數估計的基礎之一,也是構建模型的基石。在本文中,我們從最大似然估計到貝葉斯推理詳細地討論了機器學習的概率論基石,並希望能為讀者的預習與複習提供優秀的參考資源。什麼是參數?
  • 詳解最大似然估計(MLE)、最大後驗概率估計(MAP),以及貝葉斯公式的理解
    最大似然估計(Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE)和最大後驗概率估計(Maximum a posteriori
  • 獨家 | 一文讀懂最大似然估計(附R代碼)
    背後可能有多種原因,找出可能性最大的原因便是最大似然估計的意義所在。這一概念常被用於經濟學、MRIs、衛星成像等領域。 通過一個實例了解MLE進一步了解技術細節為什麼要使用最大似然估計(MLE)?假設我們想預測活動門票的銷售情況。數據的直方圖和密度如下。
  • 一文通俗解釋極大似然估計
    針對上述問題, 極大似然估計為我們提供了一種很好的解決思路,本文將給大家解釋極大似然估計的原理和分析步驟。我們看到選擇A硬幣導致似然函數的結果最大,也就是說參數 的時候似然函數取得最大值,所以其就是針對該次實驗的最大似然估計參數值。由於對數函數操作不會改變函數的凹凸性,所以通常為了求解方便,我們會將上述指數函數的形式的似然函數轉化為對數似然函數:
  • 一文讀懂矩估計、極大似然估計和貝葉斯估計
    參數估計最主要的方法包括矩估計法,極大似然估計法,以及貝葉斯估計法。機器學習中常常使用的是極大似然估計法和貝葉斯估計法。極大似然估計法先代入參數值計算觀測樣本發生的概率,得到似然函數,然後對似然函數求極大值,得到對應的參數,即為極大似然估計參數。
  • 通俗理解系列 | 極大似然估計
    極大似然估計是一種機器學習領域的重要思想,是一種參數估計的算法。該算法理論思想意義重於實際應用。在真實的應用中,多是參考其思想進行拓展的。
  • 【機器學習基本理論】詳解最大似然估計(MLE)、最大後驗概率估計(MAP),以及貝葉斯公式的理解
    最大似然估計(Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE)和最大後驗概率估計(Maximum a posteriori estimation, 簡稱MAP)是很常用的兩種參數估計方法,如果不理解這兩種方法的思路,很容易弄混它們。下文將詳細說明MLE和MAP的思路與區別。先講解MLE的相應知識。
  • 從最大似然到EM算法淺解
    在學校那麼男生中,我一抽就抽到這100個男生(表示身高),而不是其他人,那是不是表示在整個學校中,這100個人(的身高)出現的概率最大啊。那麼這個概率怎麼表示?哦,就是上面那個似然函數L(θ)。所以,我們就只需要找到一個參數θ,其對應的似然函數L(θ)最大,也就是說抽到這100個男生(的身高)概率最大。這個叫做θ的最大似然估計量,記為:
  • 霸王柘科普 極大似然估計法(MLE)和似然值(Likelihood)
    【極大似然估計法】 簡單來說,極大似然估計法的目的可以理解為「估計概率函數模型中的參數」。因此,概率(Probability)和極大似然估計(Maximum Likelihood Estimation, MLE)在定義和過程上恰恰互為對立面:概率是用已知的概率模型參數來求算目標事件發生的可能性,而極大似然估計則是用已觀察到的事件的概率反過來推測概率模型中的參數。
  • 似然比檢驗 - CSDN
    關於似然函數,可以參考: 似然與極大似然估計似然函數及最大似然估計及似然比檢驗 似然比檢驗LRT的應用廣泛,包括:均值(包括均值向量)的比較、重複度量因此根據似然值的高低來判斷模型的適合度是不準確的。LRT提供了一個客觀的標準來選擇合適的模型。LRT檢驗的公式: LR = 2*(InL1- InL2)其中L1為複雜模型最大似然值,L2為簡單標準模型最大似然值LR近似的符合卡方分布。為了檢驗兩個模型似然值的差異是否顯著,我們必須要考慮自由度。LRT 檢驗中,自由度等於在複雜模型中增加的模型參數的數目。
  • 極大似然估計法的理解指南
    今天講一個在機器學習中重要的方法——極大似然估計。這是一個,能夠讓你擁有擬合最大盈利函數模型的估計方法。
  • 參數估計之點估計和區間估計
    它是統計推斷的一種基本形式,分為點估計和區間估計兩部分。一、點估計點估計是依據樣本估計總體分布中所含的未知參數或未知參數的函數。簡單的來說,指直接以樣本指標來估計總體指標,也叫定值估計。通常它們是總體的某個特徵值,如數學期望、方差和相關係數等。
  • 夢裡也能見到她,你大概是喜歡這個姑娘:從貝葉斯到極大似然估計
    「最像」就是「極大似然」的意思。這就暗含了極大似然估計估計的思想:已經發生的事情,就是最可能會發生的。嚴格的說,極大似然估計的目的是:利用已知的樣本結果,反推最有可能(最大概率)導致這樣結果的參數值。看完這個例子,大家對貝葉斯公式的理解有沒有更加具體呢?來道習題檢驗一下吧。這是IFoA2016年4月的第四道真題,也是2017年慕再精算競賽裡的題源之一。
  • 北大經院工作坊第186場 | 遞歸擴散模型的近似半參數極大似然估計...
    北大經院工作坊第186場 | 遞歸擴散模型的近似半參數極大似然估計(計量、金融和大數據分析工作坊) 2020-12-17 20:00 來源:澎湃新聞·澎湃號·政務
  • 最小二乘法原理(中):似然函數求權重參數
    上式的意思是 m 個樣本的誤差分布的概率乘積,這就是概率似然函數。提到似然函數,那不得不提最大似然函數估計吧,為什麼呢?,它能使得事件儘可能地逼近樣本值,這就是最大似然估計。似然估計本質本質便是根據已有的大量樣本(實際上就是利用已知的條件)來推斷事件本身的一些屬性參數的方法,最大估計更是最能反映這些出現的樣本的,所以這個參數值也是最可靠和讓人信任的,得到這個參數值後,等來了一個新樣本 X(i+1) 後,我們可以預測它的標籤值。