作业帮关于“极大似然估计值”和“大数定理”W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即：在大样本统计
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/11/30 12:18:17
![关于“极大似然估计值”和“大数定理”W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即：在大样本统计](/uploads/image/z/3840447-39-7.jpg?t=%E5%85%B3%E4%BA%8E%E2%80%9C%E6%9E%81%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1%E5%80%BC%E2%80%9D%E5%92%8C%E2%80%9C%E5%A4%A7%E6%95%B0%E5%AE%9A%E7%90%86%E2%80%9DW%3Dw1+w2%E2%80%A6%E2%80%A6wm%E6%98%AF%E5%AD%97%E4%B8%B2S%3Dc1+c2%E2%80%A6%E2%80%A6cn%E7%9A%84%E4%B8%80%E7%A7%8D%E5%88%87%E5%88%86%E7%BB%93%E6%9E%9C.wi+%E6%98%AF%E4%B8%80%E4%B8%AA%E8%AF%8D%2CP%28wi%29%E8%A1%A8%E7%A4%BAwi%E7%9A%84%E5%87%BA%E7%8E%B0%E7%9A%84%E6%A6%82%E7%8E%87.%E5%9C%A8%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E8%AF%AD%E6%96%99%E5%BA%93%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%B8%8A%2C%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E5%A4%A7%E6%95%B0%E5%AE%9A%E7%90%86%5B8%5D%2C%E5%8D%B3%EF%BC%9A%E5%9C%A8%E5%A4%A7%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E7%BB%9F%E8%AE%A1)
关于“极大似然估计值”和“大数定理”W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即：在大样本统计
关于“极大似然估计值”和“大数定理”
W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即：在大样本统计的前提下,样本的频率接近于其概率值.所以P(wi)的极大似然估计值[9]等于词频,有：
P(wi) ≈ki /(k1+k2+k3+...+km)
（其中ki为wi在训练样本中出现的次数）…………………………②
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谁能给我讲讲这里的“大数定理”和“极大似然估计值”
特别是“极大似然估计值”
关于“极大似然估计值”和“大数定理”W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即：在大样本统计
大数定律有3个,指的是样本很大时的趋势,只具有统计学意义.常用的是伯努力大数定律,也就是你说的那个.数学书中总是给明了一件事发生的确切概率,但实际中我们并不能知道它,比如你怎么知道硬币正面的概率就是0.5呢?所以我们能做的就是随机试验,观察每次试验的结果并纪录,统计某个结果发生的频率.严格的说,频率并不是概率,但大数定律在这里就发挥作用了,数学家们严格的证明了：当你的试验次数足够大时,频率的极限就是概率!所以大数定律是数理统计的理论基础,统计学的其他结论都是基于此得出的.
至于极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一.说的是已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,参数估计就是通过若干次试验,观察其结果,利用结果推出参数的大概值.极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大,我们当然不会再去选择其他小概率的样本,所以干脆就把这个参数作为估计的真实值.
当然极大似然估计只是一种粗略的数学期望,要知道它的误差大小还要做区间估计.
打了这么多字累死我了…………其实你可以看看数理统计的教科书,那里面有更详细的分析.
参考高等数学下册.
看书比在网上码字讲的清楚