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最大似然函数取对数
最大似然
估计的步骤?
答:
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....
极
大似然
估计 求解为什么都
取对数
答:
简单来说,就是为了后面求
最大
值方便。想要求最大值,就要求导,log后面跟的概率
函数
一般都是指数函数,或者是连乘的形式,
取对数
之后,如果是指数函数,可以直接将指数部分取出来,化掉log(log(e^x)=x),或者累加乘积变成累加和:log(a*b)=loga+logb。
最大似然
估计是什么意思?
答:
3. 取对数:为了简化计算和推导,通常将似然函数取对数,得到对数似然函数(Log-Likelihood Function)
。4. 求导数或梯度:对数似然函数对于模型参数求导数(或梯度),找到使得似然函数取得最大值的参数。5. 解方程或优化:通过求解导数等于零的方程,或者使用优化算法(如梯度下降法、牛顿法等),找到使...
【No3】极
大似然
估计(MLE)
答:
(1)则最大似然函数公式为L=p*p(1-p)*p...*p*p 简化公式如下:L=p7*(1-p)3
(2)取对数:lnL=7*lnp+3ln(1-p)
(3)求导:0=7*(1/p)+3*(1/(1-p))*(-1)7/p=3/(1-p)得出结果p=7/10 (4)7/10w为极大值点。
最大似然
估计值怎么算
答:
离散型总体
最大似然
估计法的步骤为:选择样本值→构造似然函数(每个样本值对应概率相乘)→
似然函数取对数
(方便计算)→求导→令导数为0→求出未知参数θ的最大似然估计值。离散型和连续型唯一的区别,就是离散型取的是每一个样本点的概率,而连续型取的是每一个样本点的概率密度。它们都包含了参数θ ...
最大似然
估计 当
取对数
求导法无效时如何处理?
答:
f (X1, X2, ..., Xn; c) = (1/c)^n 当 0 <= X1, X2, ..., Xn < c 这就可以判定什么时候取得f的
最大
值了,为什么还要
取对数
呢?因为你c>=min(x1,x2...xn)所以当c=min(x1,x2...xn)的时候,
似然函数
就取得最大得直咯~...
极
大似然
估计步骤
答:
1.求极
大似然
估计的一般步骤:(1) 写出似然函数;(2) 对
似然函数取对数
,并整理;(3) 求导数 ;(4) 解似然方程 。2.利用高等数学中求多元函数的极值的方法,有以下极大似然估计法的具体做法:(1)根据总体的分布,建立似然函数 ;(2) 当 L 关于 可微时,(由微积分求极值的原理)可由...
通过经验风险最小化推导极
大似然
估计
答:
经验风险最小化等价于极
大似然
估计。解答:假设模型的条件概率分布是 ,现推导当损失函数是对数损失函数时,极大似然估计等价于经验风险最小化。 极大似然估计的
似然函数
为: 两边
取对数
: 反之,经验风险最小化等价于极大似然估计,亦可通过经验风险最小化推导极大似然估计。
极
大似然
估计法怎么用?
答:
根据对应概率密度函数计算出似然函数,对似然函数L(x)
取对数
以方便求解。(由于
对数函数
是单调增函数,所以对
似然函数取
log后,与L(x)有相同的
最大
值点。)。根据参数对所得的函数求导。如果有多个参数,则分别求偏导,令导数等于0(此时L(x)取到最大值),求出参数。此时所得结果即为参数的最大...
极
大似然
估计详解
答:
我们求解的参数就是使似然函数的值可以取
最大
值,这在数学问题中可以通过求导来解决,由于极
大似然函数
的表达式是多项的乘积的形式,对关于未知参数求导(梯度)十分复杂,而求其
对数函数
之后,(将连乘变成了连加),不仅没有改变原来的变化趋势,而且求导更加容易,因而需要根据似然函数写出其对数似然函数...
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