%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1 似然函数(Likelihood functio ...
一直对贝叶斯里面的似然函数 likelihood function ,先验概率 prior ,后验概率 posterior 理解得不是很好,今天仿佛有了新的理解,记录一下。 看论文的时候读到这样一句话: 原来只关注公式,所以一带而过。再重新看这个公式前的描述,细思极恐。 the likelihood function of the parameters w, , given the observa ...
2015-09-19 19:02 5 37726 推荐指数:
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1.什么是似然函数 一句话概括:似然函数是参数的函数。 公式:解释:参数$\theta$在给定输出为x的情况下的似然函数等于,在给定参数为$\theta$的情况下,取x的概率。注意:此处的竖杠并不表示条件件概率,仅仅是一种取该值的含义。 我的理解:在统计学中,随机变量会服从某个分布,此分布 ...
更新时间:2019.10.31 目录 1. 引言 2. 关于$\varepsilon$假设 3. 基于似然函数的估计 3.1 基于假设1 3.2 基于假设2 3.3. 基于假设3 4. 估计的优良性 5. 假设的场景 ...
从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数 为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念: 最大似然估计常用于利用已知的样本结果,反推最有可能导致这一结果产生的参数值,往往模型结果已经确定,用于反推模型中的参数.即在参数空间中选择最有可能导致样本结果发生的参数.因为结果已知,则某一参数 ...
先验概率:即一开始由统计得到的客观概率 后验概率:由数据样本和先验概率推测得到的概率 举个例子: 玩英雄联盟占到中国总人口的60%,不玩英雄联盟的人数占到40%: 为了便于数学叙述,这里我们用 ...
注释:最近一直看到先验后验的说法,一直不懂,这次查了资料记录一下。 1.先验和后验的区别: A.简单的了解两个概率的含义 先验概率可理解为统计概率,后验概率可理解为条件概率。 ----------------------------------------------------------------------------------- ...
极大似然估计是概率论中一个很常用的估计方法,在机器学习中的逻辑回归中就是基于它计算的损失函数,因此还是很有必要复习一下它的相关概念的。 背景 先来看看几个小例子: 猎人师傅和徒弟一同去打猎,遇到一只兔子,师傅和徒弟同时放枪,兔子被击中一枪,那么是师傅打中的,还是徒弟打中 ...
说的通俗一点啊,最大似然估计,就是 利用已知的样本结果, 反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值。 例如:一个麻袋里有白球与黑球,但是我不知道它们之间的比例,那我就有放回的抽取10次,结果我发现我抽到了8次黑球2次白球,我要求最有可能的黑白球之间的比例时,就采取 ...