最小二乘法最大似然估计
时间: 2023-10-21 19:26:27 浏览: 45
最小二乘法和最大似然估计是机器学习中常用的回归算法。最小二乘法的基本思想是选择参数使得模型能最好地拟合样本数据,也就是使得估计值和观测值之差的平方和最小化。这意味着最小二乘法将估计值与观测值的差异作为损失函数。
最大似然估计的基本思想是通过选择参数,使已知数据在某种意义下最有可能出现。这种意义通常指的是使数据的似然函数最大化。似然函数可以被理解为数据的概率分布函数,而最大似然估计的目标是找到使得数据的概率最大的参数。
在回归算法中,最小二乘法和最大似然估计都可以用于求解损失函数。不同之处在于最大似然估计需要已知数据的概率分布函数,而最小二乘法则不需要。一般假设数据满足正态分布函数的特性,此时最大似然估计和最小二乘法得到的结果是相同的。
总结起来,最小二乘法以估计值与观测值的差的平方和作为损失函数,而最大似然估计以最大化目标值的似然概率函数为目标函数。两种方法在某些情况下可以得到相同的结果,但在某些情况下可能会有不同的表现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [最小二乘法,最大似然估计什么情况下统一](https://blog.csdn.net/weixin_45834085/article/details/102958745)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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