概率、似然、最小二乘

参考文章

通过例子理解最大似然估计
最大似然估计和最小二乘估计的区别与联系
SLAM的发展以及分类
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。

相关推荐
HuggingFace1 分钟前
Open R1 项目进展第三期
人工智能
Jackilina_Stone12 分钟前
【大语言模型推理框架】VLLM
人工智能·语言模型·vllm
前端飞天猪21 分钟前
Day1:Deepseek+Kimi 10分钟生成专业PPT
人工智能·开源
日升21 分钟前
Browser-use:基于 Python 的智能浏览器自动化 AI 工具调研与实战
人工智能·python·openai
知来者逆23 分钟前
探索生成式AI在游戏开发中的应用——3D角色生成式 AI 实现
人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·3d·游戏开发
Lx35223 分钟前
元宇宙基建:开发者如何搭上AI原生应用快车
人工智能
Dm_dotnet1 小时前
AI工具推荐:使用AnythingLLM帮助你学习
人工智能
钡铼技术物联网关1 小时前
ARM架构+CODESYS:解锁嵌入式边缘计算的实时控制新范式
大数据·linux·arm开发·人工智能·边缘计算
小柚净静1 小时前
什么是边缘计算?
人工智能·边缘计算
说私域1 小时前
数字化转型中的开源AI智能客服与S2B2C商城小程序的融合创新
人工智能·小程序·开源·零售