逻辑回归是一种广泛应用的分类模型，尽管名字中有“回归”一词，但它主要用于解决分类问题。逻辑回归模型的核心思想是通过使用一个逻辑函数（Sigmoid函数）将线性回归的输出映射到概率值[0,1][0,1][0,1]，从而完成分类任务。 让我们详细推导逻辑回归的最大似然估计过程，包括如何从

全文链接：https://tecdat.cn/?p=38273原文出处：拓端数据部落公众号多模态数据在统计学中并不罕见，常出现在观测数据来自两个或多个潜在群体或总体的情况。混合模型常用于分析这类数据，它利用不同的组件来对数据中的不同群体或总体进行建模。本质上，混合模型是几个代表不同潜在总体的

目录1先从一个例题出来，预期值和现实值的差异怎么评价？1.1这样一个问题1.2我们的一般分析1.3用到的关键点11.4但是差距多远，算是远呢？2极大似然估计2.1极大似然估计的目的2.1.1 极大似然估计要解决什么问题？2.1.2 极大似然估计的原则：2.2什么是极大似然估计？2.2

EM算法详解EM（Expectation-Maximization）算法，即期望最大化算法，是一种在机器学习、数据挖掘等领域有着广泛应用的迭代优化策略。它不仅被评选为“数据挖掘十大算法”之一，还被吴军博士在《数学之美》一书中誉为“上帝视角”算法，足见其重要性。本文将深入介绍EM算法的基本原理、

似然值最大的模型与目标的接近性以及选择以e为底的指数函数构造Softmax函数之间有着密切的联系，主要体现在以下几个方面：1.似然函数与概率分布在统计建模中，最大似然估计（MLE）旨在寻找能够最优地解释观察数据的模型。通过最大化似然函数，我们实际上是在寻找一个概率分布，使得在给

文章目录ERGM模型介绍R语言操作ERGM模型介绍ERGM模型（ExponentialRandomGraphModels）是一种统计模型，用于研究和描述网络中的关系模式。它基于指数家族的分布函数，并使用最大似然估计来估计模型的参数。ERGM模型可用于分析各种类型的网络，包括社交网络

似然问题背景：我们观察到随机变量\(Y\)的值\(y\)，而\(Y\)的概率密度函数\(f(y;\theta)\)已知，但依赖于参数\(\theta\)。参数\(\theta\)来自参数空间\(\Theta\)，观测数据来自样本空间\(\mathcal{Y}\)。目标是根据观测数据\(y\)，推断参数\(\theta\)的可能取值范围

1.程序功能描述基于极大似然算法的系统参数辨识。对系统的参数a1，b1，a2，b2分别进行估计，计算估计误差以及估计收敛曲线，然后对比不同信噪比下的估计误差。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序fork=5:LEN%构造观测向量h=[-yout(k-1)

1.程序功能描述基于极大似然算法的系统参数辨识。对系统的参数a1，b1，a2，b2分别进行估计，计算估计误差以及估计收敛曲线，然后对比不同信噪比下的估计误差。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行  3.核心程序%迭代计算参数值和误差值fork=5:LEN%

0前言本文主要介绍极大似然估计的意义，并举出例题帮助读者理解。1思想极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）是一种在统计学中估计模型参数的方法。它的基本思想是：找到一组参数值，使得在这组参数下，观测到的数据出现的概率（即似然函数）最大。假如有一个黑盒子，里

让我们通过一个简单的例子来演示这段代码的计算过程，包括负对数似然（NLL）和困惑度（PPL）的计算。为了简化，我们将假设一个非常小的模型输出和数据。假设：我们有两个样本（即batchsize为2）。每个样本有3个可能的类别，S_logits是模型输出的logits。smask是一个掩码，假设全部为True

1.经典统计经典统计使用频率学派的方法，依赖于样本数据的频率分布进行推断。在经典统计中，参数被认为是固定但未知的，而推断过程主要是基于样本数据的统计性质进行。常见的经典统计方法包括置信区间、假设检验等。思想：从样本中直接观察频率，然后通过该频率来估计总体的参数。

面试模拟场景面试官:你能解释一下概率和似然的区别吗？参考回答示例概率（Probability）概念：概率是指在给定模型参数和已知条件下，观察到某个数据样本的可能性。换句话说，概率描述的是在已知模型和参数的情况下，某个事件发生的可能性。公式：

Trainingset：\(\{(x^i,y^i);i=1,...,n\}\)\(x^i\in{X}\):input(features)\(y^i\in{Y}\):output(1)continuousvalues——Regression(2)discretevalues——ClassificationSupervisedlearning主要任务为找functionGivenatrainingset,learnafunction(hyp

1.引言本博文专辑的焦点主要集中在回归模型的实用案例和工具上，从简单的单变量线性回归入手，逐步过渡到包含多个预测变量、非线性模型，以及在预测和因果推断中的应用。本文我们将介绍回归模型推断的一些数学结构，并提供一些代数知识以帮助理解线性回归的估计方法。此外，我们还将

序言最大拟然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）是统计学和机器学习领域中的一种重要参数估计方法。MLE的核心思想是基于给定的数据，找到一组参数值，使得这组参数生成观测数据的概率（即似然函数）达到最大。这样做的原因在于，如果某组参数能够使得观测数据出现的概率最大，那

      关于最大似然估计的定义我已经分享过啦，小伙伴们可以通过下面的链接看看 什么是最大似然估计？1.求解步骤        今天我们来说一下它的求解步骤（这里的求解过程是以离散型随机变量为例，连续型随机变量同理）。在上文中我们知道，离散型随机变量的似然函数为

最大似然法是干嘛的？        假如我现在有一组数据，我知道它们是符合某个概率分布的，但是里面的参数我不知道，那我肯定得想个办法把里面的参数给弄出来，这样才能用这个分布去做一些事情，但是具体怎么去弄出来呢，哎，最大似然函数就是搞这个的，简单一句话，最大似然函数就是利用现

揭秘《庆余年算法番外篇》：范闲通过贝叶斯推理找到太子火烧使家镇的证据上次写了这篇文章之后，很多留言说开了上帝视角，先假设了二皇子和太子有罪，这次通过最大似然法进行推导。方法介绍：最大似然法是一种在概率统计中广泛使用的参数估计方法。该方法基于一组已知的样本数据，旨

什么是最大似然估计？先定义几个常用的术语。1.什么是参数？在统计学中，参数是指用来描述一个统计模型的未知特征或属性。这些特征可以是概率分布的位置、形状、尺度等方面的性质，也可以是用于描述数据生成过程中的固定参数。参数通常是我们感兴趣的、要从数据中推断或估计的量。举

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

    本文讲述两个经典机器学习逻辑回归（LogisticRegression）和线性回归（LinearRegression）算法的异同，有助于我们在面对实际问题时更好的进行模型选择。也能帮助我们加深对两者的理解，掌握这两类基础模型有助于进一步理解更复杂的模型结构，例如逻辑回归是许多复杂分类算法的

全文链接：http://tecdat.cn/?p=10175最近我们被客户要求撰写关于Rasch的研究报告，包括一些图形和统计输出。几个月以来，我一直对序数回归与项目响应理论（IRT）之间的关系感兴趣在这篇文章中，我重点介绍Rasch分析。最近，我花了点时间尝试理解不同的估算方法。三种最常见的估算方法是：

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。模拟SV模型的估计方法：  sim<-svsim(1000,mu=-9,phi=0.97,sigma

在学习贝叶斯分类器的过程中我逐渐理解了不同视角下的机器学习过程​我们的学习本质上是对于众多的属性，x1,x2,x3到一个结果分类y，线性分类器什么的是训练集拟合一个函数从众多属性x到y，SVM是学习一个分界线划分不同的y对应的x，而贝叶斯分类器本质上是对数据集观测做统计结