13 정규 최소 제곱 대신 최대 가능성 추정을 사용하는 것이 언제 바람직한가요? 각각의 장점과 한계는 무엇입니까? 일반적인 상황에서 각각을 사용할 위치에 대한 실용적인 지식을 수집하려고합니다. regression maximum-likelihood least-squares — 사용자 38133 소스
1 여기 에 설명 된대로 OLS는 MLE의 특정 인스턴스 일뿐입니다. 다음 은 MLE 측면에서 OLS를 도출하여 밀접하게 관련된 질문입니다. 조건부 분포는 노이즈 모델에 해당합니다 (OLS의 경우 : 가우시안 및 모든 입력에 대해 동일한 분포). 다른 옵션이 있습니다 (t- 학생은 특이 값을 처리하거나 잡음 분포가 입력 에 의존하도록 허용 ) — jpmuc 소스 (-1) 특이 치들 을 다루기 위해 학생 가 의존 할 수 있다는 것은 사실이 아닙니다 . 자세한 설명은 여기 예제 또는 이 교재 2 장을 참조하십시오 . tt — user603 6 OLS는 거리를 최소화하는 근사 / 추정 방법이며 ML은 "우도"최대화 방법입니다. OLS는 거리 최소화 솔루션을 제공하기 위해 확률 론적 가정이 필요하지 않지만 ML 은 공동 확률 밀도 / 질량 함수를 가정하여 시작 합니다. 어떤 상황에서는 둘이 동일한 솔루션을 제공한다는 사실은 결코 하나의 다른 인스턴스를 만들지 않습니다. — Alecos Papadopoulos 2014