最尤推定・最尤法~与えられたデータから確率分布のパラメータを推定する~

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人工知能・機械学習についてよく知っていても、意外とあやふやだったりする最尤推定・最尤法について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。最尤推定・最尤法の具体例や計算方法、変数の標準化 (オートスケーリング) との関係について説明されています。pdfもスライドも自由にご利用ください

pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。

興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。

最尤推定・最尤法の概要

  • データが与えられたときに、そのデータが従う確率分布のパラメータを求める方法
  • 尤度関数 (もっともらしさをあらわす関数) を最大化する (微分して 0 とする)

スライドのタイトル

  • 最尤推定・最尤法とは?
  • コインの表が出る確率は?
  • 尤度関数を最大にする θ を求める
  • θ で微分して 0
  • 二項分布
  • 正規分布 (ガウス分布, Gaussian distribution)
  • 正規分布 補足
  • 最尤推定でパラメータを求める
  • 尤度関数を最大にする μ, σ2 を求める
  • 対数尤度関数
  • μ で偏微分して 0
  • μ を求める
  • σ2 で偏微分して 0
  • σ2 を求める
  • 変数の標準化を考える
  • 最尤推定 まとめ

以上です。

質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。

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