最尤法

最尤法は、ある観察された離散的なデータを、連続的な関数にフィッティング(推定)する事を目的とした方法です。

今観測されたデータを正規分布や二項分布、ガンマ、ポアソンなど何でもいいのですが、連続関数にうまく当てはめてやる。うまく当てはまったということは、その際にその分布のパラメータの推定を行えていることを意味します。

今自分で適当に仮定した確率モデル(例えば正規分布など)があった場合、観測された実際の分布との適合度を示すものを「尤度」と呼びます。

尤度は高ければ高いほど、その仮定した確率モデルのフィッティングがうまく言っている事を表す。(尤度は、ある理論分布(正規分布など)を仮定したとき、現実に得られた実データと 同じ結果がその分布から生じる確率)

仮定する確率モデルのことを「尤度関数」と呼ぶ。(つまり観測結果をフィッティングした関数のこと)

尤度関数は単純に正規分布の場合や、複数の分布の混合の形で表される場合もあります。

最尤推定、最尤法とは、尤度を最大化するような尤度関数を決めてやる(パラメータを推定する)ことです。

参考文献

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%B0%A4%E6%8E%A8%E5%AE%9A

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投稿者: 等々力 康弘

画像処理エンジニア。組み込みソフト出身。 株式会社モルフォにてR&D部門、主に機械学習業務に携わり、顔認識&顔検出のアルゴリズム開発に従事。国内特許数件、国際特許1件。 モルフォ社退社後、株式会社Dynaptico創業(CEO)。アメリカ人、スウェーデン人と3名とフードデリバリーサイトmaishoku.comを立ち上げる。社長業の他、開発業務においてバックグラウンド関連全般(Djangoを用いいたバックエンドサーバ&APIサーバーの作成、 リバースプロキシなどの負荷分散サーバ関連、OCRプログラムの作成、CISCOルータの管理, 、seleniumを用いたテストサーバーの構築、Androidアプリの開発等々)に携わる。 2019年DynapticoのCEOを辞職。 2020年2月にComputer Scienceに特化した株式会社OctOpt創業。 OSはUbuntu。Appleが苦手。Swiftのバージョンアップ対応とか死ぬほど嫌い。 Python/C++/C Twitter: @rocky_house シフト自動調整スケジュールサイトをVue.js+graphene djangoで構築. https://www.allshifter.com

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