起点中 2022-02-19 11:05 采纳率: 0%
浏览 23

最大似然估计为什么用概率密度?

在极大似然估计里,我们选择的是那些使得样本出现概率最大的参数,但是在连续型概率密度的情形下,一个单独的样本出现的概率为零,这样的话,使用最大似然估计,不是起不到应有的效果吗?另外,为什么可以用概率密度来作为优化的目标函数?
  • 写回答

1条回答 默认 最新

  • youcans_ 人工智能领域优质创作者 2022-02-19 13:39
    关注

    在连续分布情形,单点的概率为零。但是求导,不同点的相对概率是不同的, f(X=x)/f(X=0),概率密度高的点,相对概率也高。

    评论

报告相同问题?

问题事件

  • 创建了问题 2月19日

悬赏问题

  • ¥25 LT码在高斯信道下的误码率仿真
  • ¥45 渲染完成之后将物体的材质贴图改变,自动化进行这个操作
  • ¥15 yolov5目标检测并显示目标出现的时间或视频帧
  • ¥15 电视版的优酷可以设置电影连续播放吗?
  • ¥50 复现论文;matlab代码编写
  • ¥30 echarts 3d地图怎么实现一进来页面散点数据和卡片一起轮播
  • ¥15 数字图像的降噪滤波增强
  • ¥15 心碎了,为啥我的神经网络训练的时候第二个批次反向传播会报错呀,第一个批次都没有问题
  • ¥15 MSR2680-XS路由器频繁卡顿问题
  • ¥15 VB6可以成功读取的文件,用C#读不了