PYTHON МЕТОД МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ

Метод максимального правдоподобия (maximum likelihood estimation) — это метод оценки неизвестных параметров распределения на основе выборки, который используется в статистике и машинном обучении.

В Python этот метод может быть реализован с помощью модуля scipy.stats. Например, вот как можно оценить параметры нормального распределения:

import numpy as np
from scipy.stats import norm
data = np.random.randn(100)
mu, std = norm.fit(data)

Первая строка импортирует необходимые модули. Вторая строка генерирует выборку из стандартного нормального распределения. Третья строка оценивает параметры нормального распределения с помощью метода максимального правдоподобия. Результаты сохраняются в переменные mu (оценка среднего) и std (оценка стандартного отклонения).

Метод максимального правдоподобия также может быть применен для оценки параметров других распределений. Например, для распределения Бернулли:

from scipy.stats import bernoulli
data = bernoulli.rvs(0.7, size=100)
p = bernoulli.fit(data)[0]

Здесь мы генерируем выборку из распределения Бернулли с вероятностью успеха 0.7 и оцениваем параметр p методом максимального правдоподобия.

Объяснение метода максимального правдоподобия, визуализация и пример использования

Arquitetando um sistema escalável de alto nível com PYTHON E DJANGO

Практика программирования на Python 3, лекция №1

Реакция на результаты ЕГЭ 2022 по русскому языку

Метод максимального правдоподобия

ЦОС Python #9: Байесовское построение оценок, метод максимального правдоподобия

ESTRATÉGIA DE POCKET OPTION $45 A $5162 - ESTRATÉGIA DE OPÇÕES BINÁRIAS DE TOPO

Суть метода максимального правдоподобия

12-02 Смысл метода максимального правдоподобия

Метод максимума правдоподобия

BLGPG-DFA1D7F129D0-24-09-19-20

Новые материалы: