为什么LR用极大似然估计参数？
如果用平方差损失函数时，损失函数对于参数是一个非凸优化的问题，可能会收敛到局部最优解，而且对数似然的概念是使得样本出现的概率最大，采用对数似然梯度更新速度也比较快
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给定随机变量的分布和未知参数，利用观测到的样本计算似然函数。 选择最大似然函数的参数作为参数的估计量。 最大似然估计的基本原理：极大化似然函数 假设样本{$$X_1,X_2,...X_n$$}服从概率密度函数$$f_\theta(x)$$,其中$$\theta=(\theta_1,\theta_2,....\theta_k)$$是未知参数。 当固定x的时候，$$f_\theta(x)$$就是$$\
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本文向大家介绍极大似然估计和最小二乘估计的关系？相关面试题，主要包含被问及极大似然估计和最小二乘估计的关系？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 极大似然的估计的概念是最大化样本出现概率，即目标函数为似然函数，而最小二乘估计是为了最小化样本预测值与真实值之间的距离，即最小化估计值和预测值差的平方和，当似然函数为高斯函数时两者相同
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本文向大家介绍最大似然估计和最大后验概率的区别?相关面试题，主要包含被问及最大似然估计和最大后验概率的区别?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,而最大似然估计中的采样满足所有采样都是独立同分布的假设。最大后验概率是根据经验数据获难以观察量的点估计,与最大似然估计最大的不同是最大后验概率融入了要估计量的先验分布在其中,所以最
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我必须在不使用R包(package)的情况下进行garch拟合过程，并估计参数。 我觉得是for循环那块有问题，但也想了好久不知道如何改善代码，请大家赐教，非常感谢！或者问问有没有自己编写的AR-GARCH程序可让我参考学习的 下面两个代码R都输出结果为： Maximum Likelihood estimation Newton-Raphson maximisation, 0 iterations
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朴素贝叶斯法的参数估计 朴素贝叶斯法需要估计参数$$P(Y=c_k)$$和$$P(X_j=x_j|Y=c_k)$$ $$ y=f(x)=\arg \max_{c_k}\prod_{j=1}^n P(X_j=x_j|Y=c_k)P(Y=c_k) $$ 假定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中$$x\in \
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问题内容： 我很难理解算法中问题的根本原因。然后，通过逐步简化函数，我发现Python中对默认参数的求值行为不符合我的预期。 代码如下： 问题是，如果未显式给出属性，则Node类的每个实例都共享相同的属性，例如： 我不了解此设计决定的逻辑吗？为什么Python设计人员决定在定义时评估默认参数？这对我来说似乎很违反直觉。 问题答案： 另一种选择是重量级的-将“默认参数值”存储为函数对象的“ thun