以下关于最大似然估计MLE的说法正确的是()。
A.MLE中加入了模型参数本身的概率分布
B.MLE认为模型参数本身概率是不均匀的
C.MLE体现了贝叶斯认为参数也是随机变量的观点
D.MLE是指找出一组参数,使得模型产生出观测数据的概率最大
A.MLE中加入了模型参数本身的概率分布
B.MLE认为模型参数本身概率是不均匀的
C.MLE体现了贝叶斯认为参数也是随机变量的观点
D.MLE是指找出一组参数,使得模型产生出观测数据的概率最大
.1.对数似然函数
class="markdown_return">.2.概率密度函数
.3.似然函数
class="markdown_return">.4.求导且令方程为0
.5.解方程
A.4-1-3-2-5
B.2-1-3-4-5
C.1-3-4-2-5
D.2-3-1-4-5
A.Logistic回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法,用先验概率的乘积代替后验概率
B.Logistic回归的输出就是样本属于正类别的几率
C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面,属于结构风险最小化
D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度,避免过拟合
设总体X的概率密度为
其中θ是未知参数(0<θ<1). 为来自总体X的简单随机样本,记N为样本值中小于1的个数.求
(I)θ的矩估计;
(II)θ的最大似然估计.
设总体X的概率密度为.
其中9是未知参数(0< 0<1)X1,X2…Xn为来自总体X的简单随机样本,记N为样本值X1,X2…Xn中小于1的个数,求:
(1)的矩估计:
(2)的最大似然估计.
设总体X服从参数为λ的泊松分布,λ未知,X1,X2,...,Xn为来自X的样本。
(1)求参数λ的矩估计;
(2)求参数λ的最大似然估计;
(3)记,证明:均为λ的无偏估计;
(4)证明的无偏估计量,说明这个估计量有明显的弊病;
(5)证明是λ的一致估计量。