MLE,使用极大似然估计进行模型参数训练的方法
引言在统计学和机器学习领域中，极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)方法是一种常见的模型参数训练方式。该方法基于数据样本的似然函数，通过最大化该函数来估计模型的参数。在本文中，我们将介绍MLE方法的基本原理、应用场景、优缺点及其与其他参数估计方法的比较。2.MLE的基本原理MLE方法的基本思想是通过样本数据估计模型的参数，使得该模型下的样本似然函数取到最大值。具体来说，设$theta$为模型参数，$x_1,x_2,...,x_n$为样本数据，则在给定参数$the...
更新时间：2023-05-14标签： 使用极大极大似然估计估计MLE 全文阅读