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什么是估计函数

发表时间：2024-08-23 16:11:55 来源：网友投稿

估计函数有以下三种情况：最大似然估计，通俗理解来说就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！换句话说，最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。

最小二乘法也是估计模型的参数，不过这里的模型限定是线性回归模型。最小二乘法顾名思义，“最小”就是“最小化”，“二乘”就是平方，最小二乘法就是最小化实际值和模型预测值之间的均方误差。第三种估计模型参数的方法就是最大后验估计，就是最大化在给定数据样本的情况下模型参数的后验概率。它依然是根据已知样本，来通过调整模型参数使得模型能够产生该数据样本的概率最大，只不过对于模型参数有了一个先验假设，即模型参数可能满足某种分布，不再一味地依赖数据样例（万一数据量少或者数据不靠谱呢）。

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