MLE बनाम OLS का उपयोग करना

Question

साधारण पशु वर्गों के बजाय अधिकतम संभावना अनुमान का उपयोग करना कब बेहतर होता है? प्रत्येक की ताकत और सीमाएं क्या हैं? मैं सामान्य परिस्थितियों में प्रत्येक का उपयोग करने के लिए व्यावहारिक ज्ञान इकट्ठा करने की कोशिश कर रहा हूं।

Answer 1

जैसा कि यहाँ बताया गया है , OLS MLE का एक विशेष उदाहरण है। यहाँ MLE के संदर्भ में OLS की व्युत्पत्ति के साथ निकटता से संबंधित प्रश्न है।

सशर्त वितरण आपके शोर मॉडल (ओएलएस के लिए: गाऊसी और सभी इनपुट के लिए समान वितरण) से मेल खाती है। अन्य विकल्प हैं (आउट-से निपटने के लिए टी-छात्र, या इनपुट पर निर्भर होने के लिए शोर वितरण की अनुमति दें )

Comments

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ओएलएस एक दूरी-कम करने वाला अनुमान / अनुमान विधि है, जबकि एमएल एक "संभावना" अधिकतमकरण विधि है। ओएलएस को अपनी दूरी को कम करने वाले समाधान प्रदान करने के लिए कोई स्टोकेस्टिक मान्यताओं की आवश्यकता नहीं है, जबकि एमएल एक संयुक्त संभावना घनत्व / द्रव्यमान समारोह मानकर शुरू होता है। तथ्य यह है कि कुछ परिस्थितियों में दोनों एक ही समाधान प्रदान करते हैं, किसी भी तरह से यह दूसरे का एक विशेष उदाहरण नहीं बनाता है।

— एलेकोस पापाडोपोलोस