2022年3月4日 · 通过拟合广义帕累托分布来创建最大似然估计 (mle)。 MLE 统计数据以表格形式呈现。 然后通过 MLE 绘图以图形方式诊断所得估计值。

2024年10月17日 · fitgpd(data, threshold, est = "mle", ...) A numeric vector. A numeric value giving the threshold for the GPD. The 'mle' estimator allows varying threshold; so that threshold could be for this case a numeric vector. Be careful, varying thresholds are used cyclically if length doesn't match with data. A string giving the names of the estimator.

2016年11月6日 · The POT package can perform univariate and bivariate extreme value analysis; first order Markov chains can also be considered. For instance, the (univariate) GPD is currently fitted using 18 estimators. These estimators rely on three different techniques: Likelihood maximization: MLE, LME, MPLE; Moment Approaches: MOM, PWM, MED

The MLE exists if the parameter space is compact and the Likelihood function is continuous on the parameter space. It is unique if the parameter space is convex and the likelihood function is concave .

实际当中常用的EVT方法是另外一种变体，称为POT (Peak Over Threshold)。 基本思想是：考虑一个门限值(threshold) \eta ,以及极限值的以下条件概率： P(x^{*}\le x+\eta | x^{*}>\eta)=\frac{P(x^{*}\le x+\eta)-P(x^{*}\le \eta)}{1-P(x^{*} \le \eta)}

2025年1月23日 · 离谱错误MLE，求助..题目：洛谷P2360 地下城主链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P2360```cpp#include<iostream>#include<st

MLE、MAP是选择相对最好的一个模型（point estimation）， 贝叶斯方法则是通过观测数据来估计后验分布(posterior distribution)，并通过后验分布做群体决策，所以后者的目标并不是在去选择某一个最好的模型；

2019年1月18日 · MLE、MAP是选择相对最好的一个模型（point estimation）， 贝叶斯方法则是通过观测数据来估计后验分布(posterior distribution)，并通过后验分布做群体决策，所以后者的目标并不是在去选择某一个最好的模型；

Another possibility for the MLE of Gumbel parameters is to use the relation with the Peak Over Threshold (POT) model. Assume that events or arrivals $T_k$ come according to an Homogeneous Poisson Process with rate $\lambda$, and that for an event $k$ we can observe a mark r.v; $Y_k$ with density $f_Y(y)$, see figure.

2021年1月17日 · 本文介绍了交叉熵损失函数与最大似然估计（mle）之间的关系，强调它们在监督学习中的重要性。 文章通过线性回归、逻辑回归和多分类问题的实例详细解释了交叉熵在不同情况下的应用，并阐述了如何通过最小化交叉熵损失函数来调整模型，使其逼近真实数据 ...