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最大似然估计权威发布_最大似然估计值怎么算(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

最大似然估计

强化学习在生成式AI中的崛起：全面回顾生成式人工智能（Generative AI）在机器学习领域一直占据着重要地位，其应用范围广泛，从文本生成到计算机视觉，无所不包。传统的最大似然估计方法通过减少模型分布与目标分布之间的差异来训练生成模型，但这种方法并不能完全满足用户对生成模型的所有期望。强化学习（Reinforcement Learning）作为一种有竞争力的替代方案，通过创建新目标来利用新信号，从而注入新的训练信号。它展示了强大的适应性和灵活性，能够从多个角度（如对抗性学习、手工设计规则和学习奖励模型）纳入人类的归纳偏见。因此，强化学习已经成为一个热门的研究领域，并在生成式人工智能的模型设计和应用方面拓展了极限。尽管近年来在不同应用领域进行了一些调查，但这篇综述旨在对近年来的进展进行全面回顾，并涵盖了各个应用领域。我们为这个领域提供了一个严格的分类，并对各种模型和应用进行了充分的覆盖。值得注意的是，我们还调查了快速发展的大型语言模型领域。最后，我们通过展示可能解决当前模型局限性的潜在方向，以及扩展生成式人工智能的前沿，结束了这篇综述。

2025李林6-1 1.间断点问题列出函数， 2.大计算量要有耐心，踏下心来，切忌烦躁。 3.有关常见离散型随机变量的最大似然估计求法。 4.二重积分求值问题切记看好从哪个图到哪个图已经错了无数遍。复杂类型的圆尤其是移动的圆，大概率是直接暴力求解

结构方程模型：你需要知道的那些事儿 𐟓Š 结构方程模型（SEM）是一种非常强大的工具，用来建立、估计和检验因果关系模型。它比传统的多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法更全面，能清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。为什么选择结构方程模型？处理多个因变量：SEM可以同时处理多个因变量，这非常适合那些有多组因变量的研究。测量误差：SEM允许自变量和因变量含有测量误差，这在现实研究中是非常常见的。复杂关系：它能同时估计因子间的结构和关系，允许更大弹性的测量模型。模型拟合度：SEM还能估计整个模型的拟合程度，这有助于评估模型的优劣。数据要求 𐟓ˆ 多个变量：SEM需要多个变量来建立因果关系模型。这些变量可以是观测到的变量，如问卷调查中的题目得分，也可以是潜变量，如心理特征。大样本量：由于SEM需要估计大量参数，通常建议样本量至少在200以上。正态分布：SEM假设变量服从正态分布，如果数据不服从正态分布，则需要进行数据转换或使用非参数方法。缺失值处理：由于数据缺失的存在，需要对缺失值进行处理，例如使用最大似然估计或多重插补等方法。独立观测：SEM假设每个观测之间是相互独立的，需要确保观测之间不存在相关性或依赖性。注意事项 ⚠️ 测量关系的质量：在构建SEM之前，需要确保测量关系的质量。建议先进行探索性因子分析和验证性因子分析，确保测量显变量与潜变量关系良好后再进行SEM分析。模型拟合指标：SEM的拟合指标非常多，通常很难所有指标都达标。建议使用常见的几个指标即可，包括卡方自由度比、GFI、RMSEA、RMR、CFI、NFI等。结构方程模型是一种非常强大的分析工具，但也需要小心谨慎地使用。希望这些信息能帮助你更好地理解和应用SEM！𐟓Š

有人说美国50州的选举结果他预测对了48个……那么这个人的预测能力是不是很强呢？感觉这个可以做面试题了[嘻嘻]

斯坦福机器学习全套资料：从基础到实践 𐟓Š 数学和统计基础：线性代数：向量、矩阵、线性变换概率与统计：概率分布、期望、方差、最大似然估计 𐟒𛠦•𐦍„处理和特征工程：数据清洗、缺失值处理、异常值检测特征选择、特征变换、特征生成 𐟓ˆ 监督学习：回归：线性回归、岭回归、Lasso回归分类：逻辑回归、决策树、支持向量机、集成方法 𐟓ˆ 无监督学习：聚类：K均值聚类、层次聚类、DBSCAN 降维：主成分分析（PCA）、流形学习验证集、测试集的划分模型性能度量：精确度、召回率、F1分数、过拟合和欠拟合问题 𐟤– 深度学习：神经网络基础：感知器、前馈神经网络深度神经网络：卷积神经网络、循环神经网络、Transformer 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 𐟤– 强化学习：强化学习的基本概念：智能体、环境、奖励强化学习算法：Q-learning、Deep Q Network（DQN）、策略梯度 𐟓Š 实践项目和案例分析：使用真实数据集进行模型训练和评估解决实际问题的案例研究，如图像识别、自然语言处理、推荐系统 𐟓Š 部署和应用：将训练好的模型部署到生产环境模型的监控和更新

数学专业全攻略：从基础到职业规划 𐟌Ÿ 提供数学专业的基础课程、作业辅导、科研训练、选课规划、升学规划和职业规划辅导，涵盖完整的授课笔记。 𐟓š 课程辅导包括一对一和一对多形式，根据学生需求定制化授课。课程内容涵盖：基础课程及作业：随机过程、时间序列、概率统计、金融数学、量化分析、微分方程、数论、群论、数学分析、高等代数、矩阵分析、数值分析、泛函分析、机器学习、离散数学等。代码辅导：R语言、Python和MATLAB。高中阶段的数学竞赛：AP微积分、AP统计学等。 𐟔젧瑧 ”训练辅导：本硕阶段的论文辅导、文献讲解、文献复现等，包括研究论文中的公式推导、实证分析以及写作思路。 𐟓ˆ 选课规划、升学规划及职业规划辅导：根据学生自身特点，帮助学生在未来选课、升学和求职中做出更好的选择。 𐟒ᠤ𞋥悯𜚊问题：假设你从指数分布中抽取一个样本，其未知参数为€‚如何找到最大似然估计值？解答：指数分布的概率密度函数为f(x) = ^(-)，其中x > 0。给定一个观察值X = x，似然函数为L( = n e^(-)。为了找到最大似然估计值，我们需要最大化这个似然函数。通过求导并设置导数为零，我们可以得到最大似然估计值。

概率论与数理统计第一章思维导图 𐟓– 第一章：随机事件及其概率 𐟔 随机事件与概率定义随机事件：在相同条件下，可能发生也可能不发生的事件。概率：描述随机事件发生的可能性大小。 𐟓ˆ 古典概型求概率古典概型：所有可能结果等概率的情况。例1：有5只白球和6只黑球，从中取出球，求至少取到1只黑球的概率。解：排列组合计算，得到取到1只黑球的概率。 𐟎᤻𖦦‚率与独立性条件概率：在已知某些条件下，另一事件发生的概率。独立性：两个事件的发生不相互影响。例2：甲袋中有4只红球和4只白球，乙袋中有3只红球和1只白球。先从甲袋中取1只球放入乙袋，再从乙袋中取1只球。求从乙袋中取到白球的概率。解：利用条件概率和独立性原则计算。 𐟎𚌩ṥˆ†布与泊松分布二项分布：重复进行n次独立试验，每次试验只有两种可能结果的情况。泊松分布：描述单位时间内随机事件发生的次数。例3：某人打靶的命中率为0.8，现连续射击两次，问第二次命中的概率。解：利用二项分布公式计算。 𐟓Š 贝叶斯公式与最大似然估计贝叶斯公式：利用已知信息更新先验概率，得到后验概率。最大似然估计：根据样本数据估计总体参数。例4：某人群中有10%是色盲，男性中有20%是色盲。今从人群中随机选取一人，问该人是男性的条件下是色盲的概率。解：利用贝叶斯公式计算。

𐟌Ÿ教育心得分享 | DAY 2𐟌Ÿ 今天的状态不太好，感觉脑子有点钝，注意力也不集中。于是我决定调整一下状态，明天继续学习。 𐟓…明天计划：早上起来不要偷懒，立刻开始学习。首先背单词，然后做英语阅读。接着开始数学，中间穿插专业课和政治，放松一下大脑。 𐟓š数学：今天做数学题不太理想，很多问题还是模糊的。概率论没有复习完，还差最大似然估计和统计部分的题目没做。明天早上要快快收尾，下午做线代第四章的习题和第五章的内容习题。多余时间可以看看高数习题，比如微分方程，简单一点的就行。 𐟓–英语：今天阅读犯了非常愚蠢的错误，没有把握好逻辑。明天背单词和长难句都要加上，长难句以翻译内容要求自己，每天翻译两句。 𐟓˜政治：继续努力，不能松懈。 𐟓™专业课：今天没看，明天必须把管理思想史和管理方法原理看完，重理解。希望明天能调整好状态，继续加油！

𐟔 机器学习分类利器：逻辑回归全解析 𐟌Ÿ 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中分类任务的佼佼者，尤其在处理二分类问题时表现卓越。与线性回归（Linear Regression）不同，逻辑回归的目标是预测一个观测属于某个类别的概率，而非连续数值。 𐟔젩€𛨾‘回归的核心在于逻辑函数（Logistic Function），也称为S型函数（Sigmoid Function），它能将任意值映射到0和1之间，非常适合表示概率。通过最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）和梯度下降（Gradient Descent）等方法，逻辑回归模型能够学习数据中的模式，从而对新的观测数据进行分类。 𐟓Š 在应用逻辑回归时，我们通常关注预测的概率。如果概率高于某个阈值（通常为0.5），则预测观测属于正类；否则，属于负类。这种方式不仅让逻辑回归能够进行分类，还能量化预测的不确定性，为决策提供更多信息。

2016年超越数学一模拟卷一详解难度：2.5/5 这份模拟卷真的是简单到离谱，除了物理应用曲率圆稍微冷门一点，其他的题目基本上都是一眼就能看出来的。后面的几套应该会难点吧，期待一下。题目18 (10分) 设函数 y = y(x) 满足 Ay = [0](4)，且 () = 1，计算 ()d。题目19 (10分) 设曲面 S 与平面 z = 1 所围成的立体表面取外法线方向为正，计算曲面积分 ∫∫S f(x, y, z) dS。题目20 (10分) 已知矩阵 A 的列向量组是线性方程组的一个基础解系，求线性方程组 BTy = 0 的通解。已知 a1 = (-1, 1, 1)T，k 为任意实数。题目21 (10分) (1) 求解齐次线性方程组 Ax = 0。 (2) 求二次型 f(x1, x2, x3)。题目22 (1分) 设 x ~ N( 2) (> 0)，x1, x2, ..., xn 为来自总体 x 的简单随机样本，证明：2~F(1, n-1)。题目23 (1分) 设总体 X 的密度函数为 f(x;  = [+0](> 0)，其中未知参数 > 0。求总体 X 的一个容量为 n 的简单随机样本 (X1, X2, ..., Xn) 的矩估计量、最大似然估计量和 E(Z)。总结一下，这份模拟卷虽然简单，但涵盖了不少基础知识点，适合用来复习。希望大家都能在考试中取得好成绩！𐟒ꀀ