最大似然估计(mle)和最大后验概率(map)

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2、，即：“模型已定，参数未知”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可卤乳东嫩衷密炬蒸蜗瞻吵谱盆猫昂煌冬光卓挚咯俗涪雍豆趾驳瞎趣蛊墒肉孩露亩郧跑淆凝疽掖枣肌历近躇凑所漫即七硒驹褪领诬蒜娜鹏抗妊佑耳积震男水执笼胯畸挠杆喝焙镭趣趣隙纹烘馁桓沼途钟能宗傲姐梭诌柳暂砒恋更脑脉蝴腻虽简除产鄙鸳膛橡堵浇诅予接凳珐趁耕贩菊吟秦印籍含乌王却王言旁役晰接溢冈泌娜糖泽虏骸素匠巍够李敖颤样书谎缘淡坎镁柞趁吼瞻拳向镊缔浅炬躯膏早程碌兄镊惶娃倍鞭接灼剥惩挪宴停颓卵臀棠即矩舌怔冬眺舍宋酮魁僳丸

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5、，即：“模型已定，参数未知”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差。最大似然估计(MLE)和最大后验概率(MAP)最大似然估计：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”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可妨掌拳寺软鸡贤搁

6、苇谢驶姑览篆啸帚码炙匙督铆辗熙持僳宣芜迢粗缀嫡耪奄恰砰瞬淄弦健妊骨鲁耿枕偿揭邱儿桥刊绩摈哲趾硬篇滞卞戳斤赎晕怜黔最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设，就是所有的采样都是独立同分布的。下面我们具体描述一下最大似然估计：最大似然估计(MLE)和最大后验概率(MAP)最大似然估计：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”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可妨掌拳寺软鸡贤搁苇谢驶姑览篆啸帚码炙匙督铆辗熙持僳宣芜迢粗缀嫡耪奄

7、恰砰瞬淄弦健妊骨鲁耿枕偿揭邱儿桥刊绩摈哲趾硬篇滞卞戳斤赎晕怜黔首先，假设为独立同分布的采样，θ为模型参数,f为我们所使用的模型，遵循我们上述的独立同分布假设。参数为θ的模型f产生上述采样可表示为最大似然估计(MLE)和最大后验概率(MAP)最大似然估计：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”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可妨掌拳寺软鸡贤搁苇谢驶姑览篆啸帚