Maximum Likelihood 最大似然估计

 

这个算法解决的问题是,当我们知道一组变量的密度分布函数与从总体采样的个体的时候,需要估计函数中的某些变量。

 

假设概率密度函数如下:

Maximum Likelihood 最大似然估计

一般来说,为了计算的方便性,我们会采取对数的方式

Maximum Likelihood 最大似然估计

现在的目标是要使得上面函数取最大值,自变量为Θ,并且可以是一个向量。

求上面函数最大值,需要用到函数的一阶导数,求极值点,最终判断所要求的点。

 

Reference: 

http://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood

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