최대우도법 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)
최대우도법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)은 파라미터 $ \theta $ 로 구성된 어떠한 확률밀도함수 $ P(x|\theta) $ 에서 관측된 표본의 집합을 $ x = (x_1, ..., x_n) $ 이라고 할 때, 이 표본들을 통해서 파라미터 $ \theta $ 를 추정하는 방법이다. 쉽게 말하면, 데이터를 관찰해서 관찰한 데이터가 추출되었을 것이라고 예상되는 분포에 맞게 현재 분포의 파라미터를 업데이트하는 방법이다. [그림-1]과 은 분포에 대한 likelihood를 먼저 이야기해보자. Likelihood는 지금 주어진 데이터(-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3) 에 대한 확률분포의 값들을 모두 곱한 것이라고 생각할 수 있다. 각 데이터에 대한 확률분포의 값을 ..
2021. 1. 21.
