極大似然為什么不好
極大似然為什么不好
1、假設檢驗問題：極大似然方法主要基于概率模型進行假設檢驗，但當樣本數據量較小或模型假設不成立時，極大似然方法會得出錯誤的結論。2、模型選擇問題：在選擇模型時，極大似然方法傾向于過擬合數據，因為只是尋找最佳擬合現有數據的模型，而沒有考慮模型的復雜度和預測能力。3、不適用于非參數和半參數模型：極大似然方法適用于參數模型，但當模型形式未知或需要靈活地描述數據時，極大似然方法不適用。
導讀1、假設檢驗問題：極大似然方法主要基于概率模型進行假設檢驗，但當樣本數據量較小或模型假設不成立時，極大似然方法會得出錯誤的結論。2、模型選擇問題：在選擇模型時，極大似然方法傾向于過擬合數據，因為只是尋找最佳擬合現有數據的模型，而沒有考慮模型的復雜度和預測能力。3、不適用于非參數和半參數模型：極大似然方法適用于參數模型，但當模型形式未知或需要靈活地描述數據時，極大似然方法不適用。
假設檢驗問題，模型選擇問題，不適用于非參數和半參數模型。1、假設檢驗問題：極大似然方法主要基于概率模型進行假設檢驗，但當樣本數據量較小或模型假設不成立時，極大似然方法會得出錯誤的結論。2、模型選擇問題：在選擇模型時，極大似然方法傾向于過擬合數據，因為只是尋找最佳擬合現有數據的模型，而沒有考慮模型的復雜度和預測能力。3、不適用于非參數和半參數模型：極大似然方法適用于參數模型，但當模型形式未知或需要靈活地描述數據時，極大似然方法不適用。
極大似然為什么不好
1、假設檢驗問題：極大似然方法主要基于概率模型進行假設檢驗，但當樣本數據量較小或模型假設不成立時，極大似然方法會得出錯誤的結論。2、模型選擇問題：在選擇模型時，極大似然方法傾向于過擬合數據，因為只是尋找最佳擬合現有數據的模型，而沒有考慮模型的復雜度和預測能力。3、不適用于非參數和半參數模型：極大似然方法適用于參數模型，但當模型形式未知或需要靈活地描述數據時，極大似然方法不適用。
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