最大似然和匹配滤波的形象解释.txt如果我能够看到自己的影子，我想它一定很忧伤，因为我把快乐都留在了前面。容易伤害别人和自己的人，总是对距离的边缘模糊不清的人。最大似然法最大似然法(2010-08-3009:50:32)转载标签：教育分类：学点东西转自http://www.ccthere.com/article/1522559最大似然法,英文名称是MaximumLikelihoodMethod，在统计中应用很广。这个方法的思想最早由高斯提出来，后来由菲舍加以推广并命名。最大似然法是要解决这样一个问题：给定一组数据和一个参数待定的模型，如何确定模型的参数，使得这个确定参数后的模型在所有模型中产生已知数据的概率最大。通俗一点讲，就是在什么情况下最有可能发生已知的事件。举个例子，假如有一个罐子，里面有黑白两种颜色的球，数目多少不知，两种颜色的比例也不知。我们想知道罐中白球和黑球的比例，但我们不能把罐中的球全部拿出来数。现在我们可以每次任意从已经摇匀的罐中拿一个球出来，记录球的颜色，然后把拿出来的球再放回罐中。这个过程可以重复，我们可以用记录的球的颜色来估计罐中黑白球的比例。假如在前面的一百次重复记录中，有七十次是白球，请问罐中白球所占的比例最有可能是多少？我想很多人立马有答案：70%。这个答案是正确的。可是为什么呢？（常识嘛！这还要问？！）其实，在很多常识的背后，都有相应的理论支持。在上面的问题中，就有最大似然法的支持。在很久以前的一个下午，自己在图书馆看书，书中讲到了同一独立分布（i.i.d.,identicalandindependentdistribution），与概率相关。当时已经听说最大似然法很长时间了，最大似然法在不同场合应用的结论看过不少，但自己还没有真正地学习和应用过。突然想到了上面的例子（类似的例子在自己以后的阅读很常见，当时没有意识到自己到底以前看过类似的例子没有），决定自己动手算一算。下面会有一些数学，我知道西河比较深，大牛比较多，看了不要见笑。有意见和建议尽管提。我们假设罐中白球的比例是p，那么黑球的比例就是1-p。因为每抽一个球出来，在记录颜色之后，我们把抽出的球放回了罐中并摇匀，所以每次抽出来的球的颜色服从同一独立分布。这里我们把一次抽出来球的颜色称为一次抽样。题目中在一百次抽样中，七十次是白球的概率是P(Data|M)，这里Data是所有的数据，M是所给出的模型，表示每次抽出来的球是白色的概率为p。如果第一抽样的结果记为x1，第二抽样的结果记为x2，。。。那么Data=(x1,x2,...,x100)。这样，P(Data|M)=P(x1,x2,...,x100|M)=P(x1|M)P(x2|M)...P(x100|M)=p^70(1-p)^30.那么p在取什么值的时候，P(Data|M)的值最大呢？将p^70(1-p)^30对p求导，并其等于零。70p^69(1-p)^30-p^70*30(1-p)^29=0。解方程可以得到p=0.7。在边界点p=0,1，P(Data|M)=0。所以当p=0.7时，P(Data|M)的值最大。这和我们常识中按抽样中的比例来计算的结果是一样的。当时，自己推到完这些，心情很高兴，感觉自己理解了最大似然法。接着想到了连续变量。假如我们有一组连续变量的采样值（x1,x2,...,xn），我们知道这组数据服从正态分布，标准差已知。请问这个正态分布的期望值为多少时，产生这个已有数据的概率最大？P(Data|M)=??求导，u=(x1+x2+...+xn)/n.这个正态分布的期望值，就是这组数据的均值。在我们的日常生活和工作中，我们经常会用到平均值，这是有道理的，可以用最大似然法来解释。如果数据服从正态分布，这是最可能的数据。当我第一次自己推导出这些的时候，心中有一种豁然开朗、恍然大悟的感觉：最大似然法就这样！最大似然法原理简单，应用很广。举个例子，这样的情况在生活会经常遇到。假如人们会感染一种病毒，有一种测试方法，在被测试者已感染这个病毒时，测试结果为阳性的概率为95%。在被测试者没有感染这个病毒时，测试结果为阳性的概率为2%。现在，有一个人的测试结果为阳性，问这个人感染了病毒吗？根据最大似然法，如果一个人感染病毒，95%的测试结果会为阳性；而如果这个人没有感染病毒，只有2%的测试结果会为阳性，所以这个人应该是已经感染病毒了。最大似然法应用广泛，但是经常会受到一种批评，而且对于这种批评，尤其在数据量比较小...