MLE - 最大似然估计. Maximum Likelihood Estimation, MLE是频率学派常用的估计方法！ 假设数据 x_1, x_2, ..., x_n 是i.i.d.的一组抽样， X = (x_1, x_2, ..., x_n) 。其中i.i.d.表示Independent and identical distribution，独立同分布。那么MLE对 \theta 的估计方法可以如下推导：

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE） or 极大似然估计. 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，即：“模型已定，参数未知”。 简单理解就是，给定已知事件（比如抛硬币的n次结果），那么在什么情况下该已知事件最有可能发生（抛硬币的正面的概率是多少，会出现已知事件）。 另一种解读： 对于一系列观测数据，我们常常可以找到一个具体的概率分布来描述，但是不清楚分布的参数，这时候就需要用极大似然估计来求解这个分布的参 …

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；

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用参数估计方法，通过最大化样本数据对模型参数的似然函数来估计未知参数。 在正态分布下， 最大似然估计 可以帮助我们确定数据集的均值μ和标准差σ。

2020年3月7日 · 頻率學派主張Maximum Likelihood Estimation (MLE)，會提到這等同於最小化data與model之間的Cross Entropy或KL Divergence。 而貝氏學派則主張Maximum A Posterior (MAP) ，會提到這會等同於極大化Likelihood並同時考慮Regularization Term，我們也可以在本講看到L1和L2 Regularation Term是怎麼被導 ...

最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很容易弄混它们。

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；

2024年4月4日 · 详解最大似然估计（mle）、最大后验概率估计（map），以及贝叶斯公式的理解 最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很容易弄混它们。

最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）是统计学中两种重要的参数估计方法，在深度学习中具有广泛应用。 以下从定义、区别、联系及应用实例进行详细说明： 1. 最大似然估计（MLE） 定义：MLE是频率学派的方法，认为参数是固定但未知的常量，通过最大化观测数据的 似然函数 来估计参数。 其数学表达式为： θ \theta θ 下数据出现的概率。 仅依赖数据：不引入参数的先验知识。 计算高效：常通过对数似然函数（Negative Log Likelihood, NLL）转换为优化问题求解 …

2021年7月2日 · In non-probabilistic machine learning, maximum likelihood estimation (MLE) is one of the most common methods for optimizing a model. In probabilistic machine learning, we often see maximum a posteriori estimation (MAP) rather than maximum likelihood estimation for optimizing a model.