概率、似然、最小二乘

参考文章

通过例子理解最大似然估计
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移动机器人运动模型
深入理解最大似然估计与最大后验估计:概率中的两大估计法
从贝叶斯公式到卡尔曼滤波
Kalman滤波通俗理解+实际应用

简单总结

概率: 在一定条件下,某件事发生的可能性。概率越大,这件事越有可能发生。

举例:已知小车运动模型(模型)和当前速度分布(条件),求运动到B点的可能性多大(事件)。
似然: 某件事已经发生,在不同条件下的可能性。似然越大,这件事越可能在该条件下发生。

举例:已知小车运动模型(模型)和运动到了B点(事件),求小车速度分布(条件)最可能是多少?

最大似然估计: 从模型中抽取该n组样本观测值,最合理的参数估计量是让这个事件发生概率最大。

从概率角度出发,估计的是概率分布的参数,最大化似然概率函数。

最小二乘法: 从模型中抽取该n组样本观测值,最合理的参数估计量是使模型能最好地拟合样本数据。

从优化角度出发,估计的是拟合模型的参数,最小化估计值和观测值之差的平方和。

最大后验估计: 一种贝叶斯估计方法,结合了先验分布和似然函数。

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