最大似然fminsearch

我使用Matlab-fminsearch作爲二項分佈函數的負極大似然模型。我沒有收到任何錯誤通知，但是我想估計的參數始終是起始值。顯然，有一個錯誤。我知道我提出了一個完全一般的問題。但是有沒有可能有任何人有同樣的錯誤，並知道如何處理它？非常感謝，最大似然fminsearch

@woodchips，謝謝你很多。一步一步，我試着去做你建議我的事情。首先，我實際上最大化了（-log（可能性）），這不是問題。我想我發現了這個問題，但如果我不打擾你，我仍然有一些問題。我有一個模型（param）在paramstart = p1中最大化。這個模型是爲（-log（likelihood（F）））構建的，我的F是一個向量化函數，如F（t，Z，X，T，param，m2，m3，k，l）。（tdata，kdata，ldata），X，T是網格，Z是這個網格上的函數，（m1，m2，m3）是給定的參數。當我想看到F（tdata， Z，X，T，m1，m2，m3，kdata，ldata），我獲得了很好的輸出。但我認爲fminsearch認爲F（tdata，Z，X，T，p，m2，m3，kdata，ldata）像一個常數，所以我始終將估計參數作爲起始值。我會很高興，如果你有任何建議來調整。

來源

2012-02-23 user1018331

我認爲你需要閱讀演示和幫助fminsearch。 IT有很多如何使用它的例子。在這種情況下，似乎fminsearch不知道你想優化哪些參數。再看看例子，並遵循它們。 – 2012-02-24 13:25:02

@woodchips，再次感謝。 – user1018331 2012-02-24 13:48:53

你有一些選項可以嘗試調整。我會從算法開始。

當功能值在起點附近幾乎沒有變化時，它也有問題。也許切換到對數似然有幫助。

我總是使用fminunc或fmincon。它們還允許提供Hessian（通常優於「估計」）或「典型值」，因此算法不會在不可行區域花費時間。

來源

2012-02-23 22:14:14 bdecaf

謝謝你的回答。我會嘗試你的提示。 – user1018331 2012-02-24 08:21:52

事實上，你永遠不應該最大化似然函數，但總是最大化該函數的日誌。浮點問題幾乎總是會破壞問題。你的優化開始和停止在同一點是一個很好的指標，這是問題所在。

您可能需要深入一點，但即便如此，下一個測試是測試，我建議所有優化工具的用戶都爲他們的每一個問題做好準備，在他們將一個函數放入優化。評估你的目標在附近的幾個點。它會產生顯着不同的值嗎？如果不是，那麼看看爲什麼不。你是否創建了一個不平滑的目標來優化或零目標？即，在所提供的公差範圍內爲零？

如果確實產生了不同的值但仍然不收斂，請確保您知道如何正確調用優化器。對，就像以前從沒有人犯過這個錯誤。這實際上是優化器失敗的一個常見原因。

如果確實會產生不同的好值，並且您正在調用優化器，那麼請考慮是否存在優化程序嘗試分歧產生垃圾回收結果的區域。目標是產生複雜還是想象的結果？

來源

2012-02-24 09:56:07

非常感謝你。如果我不打擾你，你能幫我拿我的籌碼。我是在同一個問題下寫的。 – user1018331 2012-02-24 12:37:39

最大似然fminsearch

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