1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Вступ до лінійного моделювання в Python
Connected

Вправа

Максимізація правдоподібності, частина 2

У частині 1 ви обчислили одне логарифмічне значення правдоподібності для одного mu. У цій частині 2 ви застосуєте заздалегідь визначену функцію compute_loglikelihood(), щоб обчислити масив значень логарифмічної правдоподібності — по одному для кожного елемента в масиві можливих значень mu.

Мета — визначити, яке одне припущення mu дає єдине максимальне значення в масиві loglikelihood.

Щоб розпочати, використайте попередньо завантажені дані sample_distances, sample_mean, sample_stdev і допоміжну функцію compute_loglikelihood().

Інструкції

100 XP
  • Сформуйте mu_guesses, взявши значення, центровані на sample_mean і розкинуті на sample_stdev.
  • Для кожного припущення mu_guess у mu_guesses використайте compute_loglikelihood() для всіх sample_distances, утримуючи sigma фіксованою на рівні sample_stdev.
  • Знайдіть максимальне значення в масиві loglikelihoods і за його індексом визначте best_mu з наших mu_guesses.
  • Виведіть best_mu і візуалізуйте його, побудувавши графік loglikelihoods.