maximum likelihood estimate的意思|示意
[数] 最大相似估计
maximum likelihood estimate的用法详解
最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）是一个用来找到一个给定统计模型参数的最佳估计值的方法。MLE方法的主要思路是，找到最有可能产生观察数据的模型参数值，也就是让观察数据出现的概率最大的参数值。
在实际应用中，MLE通常用于估计统计模型中的参数。例如，在一个二元分类问题中，假设我们有一个统计模型来预测一张图片是猫还是狗。我们可以使用MLE方法来找到最佳的模型参数，这样该模型可以更好地预测新的图片。
通常情况下，MLE是通过计算似然函数的导数来求得。在某些情况下，似然函数的导数可能不能被解析计算，此时我们可以使用数值方法来找到最大似然估计值。除了计算似然函数的导数，MLE方法还可以利用优化算法，比如梯度下降算法，在参数空间中找到最优参数值。
总之，最大似然估计法是一个广泛应用于各个领域的统计方法，可用于估计金融、生物、医学等领域的各种参数。
maximum likelihood estimate相关短语
1、 maximum-likelihood estimate 脆弱模型
2、 the maximum likelihood estimate 最大似然估计
3、 maximum likelihood estimate mle 极大似然估计
4、 sum maximum likelihood estimate 和极大似然估计
5、 full maximum likelihood estimate 完全极大似然估计量
6、 Bayes maximum likelihood estimate 贝叶斯极大似然估计
7、 pseudo-maximum-likelihood estimate 伪极大似然估计值
8、 maximum likelihood estimate theory 最大似然估计理论
9、 maximum likelihood estimate estimate 极大似然估计
maximum likelihood estimate相关例句
Therefore, maximum a posteriori estimates can be regarded as regularization ( regularization ) of the maximum likelihood estimate.
所以最大后验估计可以看作是规则化 ( regularization ) 的最大似然估计.
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