- Apakah batasan anggaran kemungkinan maksimum?
- Bilakah saya harus menggunakan anggaran kemungkinan maksimum?
- Bagaimana anda mengira anggaran kemungkinan maksimum?
Apakah batasan anggaran kemungkinan maksimum?
Kekurangan anggaran kemungkinan maksimum
Seperti masalah pengoptimuman lain, anggaran kemungkinan maksimum boleh sensitif terhadap pilihan nilai permulaan. Bergantung pada kerumitan fungsi kemungkinan, anggaran berangka boleh dikira mahal. Anggaran boleh berat sebelah dalam sampel kecil.
Bilakah saya harus menggunakan anggaran kemungkinan maksimum?
Rangka kerja anggaran kemungkinan maksimum boleh digunakan sebagai asas untuk menganggarkan parameter banyak model pembelajaran mesin yang berbeza untuk regresi dan klasifikasi pemodelan ramalan. Ini termasuk model regresi logistik.
Bagaimana anda mengira anggaran kemungkinan maksimum?
Definisi: Dibayar data anggaran kemungkinan maksimum (MLE) untuk parameter p ialah nilai p yang memaksimumkan kemungkinan p (data | p). Iaitu, MLE adalah nilai p yang mana data kemungkinan besar. 100 p (55 kepala | p) = (55) p55 (1 - p) 45. Kami akan menggunakan n notasi untuk MLE.