تقدير الإمكان الأقصى للتوزيعات الشائعة

الاستدلال والتقدير واتخاذ القرار من البيانات

وصفة تقدير الإمكان الأقصى هي نفسها دائمًا: اكتب لوغاريتم الإمكان، خذ مشتقّته بالنسبة إلى المعلَم، اجعله صفرًا، حُلّ. وبالنسبة للتوزيعين اللذين ستلتقي بهما أكثر من غيرهما، تكون الإجابة بسيطة بشكل جميل: إنها مجرد متوسط عيّنة.

بالنسبة لبيانات مسحوبة من توزيع طبيعي، يعطي تعظيم لوغاريتم الإمكان أكثر المقدّرات بداهةً على الإطلاق:

تخيل أنك ترمي عملة معدنية مثنية عدة مرات لتخمين مدى تحيزها. الاحتمالية القصوى لا تعاني حيال ذلك: أفضل تخمين لفرصة ظهور الوجه هو ببساطة كسر الوجوه التي رأيتها بالفعل. التقدير p̂ ليس أكثر من الحصيلة الجارية التي تم تحويلها إلى متوسط، وهو نفس متوسط العينة البسيط x̄ ولكن متنكراً.

أين يظهر هذا في تعلّم الآلةهذه الصيغ المغلقة هي السبب في أن أبسط النماذج سريعة جدًا في الملاءمة. الانحدار الخطّي هو تقدير إمكان أقصى تحت ضوضاء غاوسية وله حلّ مغلق دفعةً واحدة. الانحدار اللوجستي هو تقدير إمكان أقصى لوسم برنولي/فئوي، بلا حلّ مغلق، لكن المبدأ نفسه يقود خطوات التدرّج. الوصفة «لوغاريتم الإمكان ← مشتقّة ← صفر» هي هيكل كل إجراء ملاءمة.
▶ تقدير الإمكان الأقصى للتوزيعات الشائعة
← تقدير الإمكان الأقصىالتقدير البايزي →