С учетом этого набора данных:Оценка максимального правдоподобия
Цвет | Размер
Красный | Большой
Белый | Малый
Красный | Большой
Красный | Малый
Белый | Большой
Красный | Big
и следующая байесовская сеть: Цвет -> Размер, Я должен найти параметры максимального правдоподобия для байесовской сети. Каковы будут оценки? Я не уверен, как действовать здесь, поэтому любая помощь будет принята с благодарностью.
Предполагая мультиномиальное распределение для цвета и размера переменных, необходимо оценить следующие параметры: 
Для цвета:
: красный вероятность.
: вероятность белого.Типоразмер:
: вероятность быть большим дано быть красным.
: вероятность того, что данный большой белый.
: вероятность быть маленькой, учитывая, что она красная.
: вероятность быть маленькой, если быть белой.что в конечном итоге только 3, так как
,
Вероятность есть вероятность наблюдаемых данных, приведенных модели, в этом случае для набора данных с n наблюдениями цвета и размера:
,
И параметры:
,
Вероятность определяется по формуле:
Поскольку мы имеем дело с Бернулли распределений здесь цвет и размер данного цвета, мы можем написать его так:
Где 
является подсчетом наблюдений, которые являются красным и маленькими, а другой Ms определяется аналогичным образом.
Наконец, за счет оптимизации функции правдоподобия, вы получаете оценщики параметров:
Как бы гипотеза, максимизирующая функцию правдоподобия l ook как в этом примере? Является ли
По вопросам статистики вы бы лучше задавать статистикам на http://stats.stackexchange.com/ – matcheek