https://blog.csdn.net/songyu0120/article/details/85059149 ...
知乎上关于似然的一个问题:https: www.zhihu.com question 概率 密度 表达给定下样本随机向量的可能性,而似然表达了给定样本下参数 相对于另外的参数 为真实值的可能性。 http: www.cnblogs.com zhsuiy p .html 常说的概率是指给定参数后,预测即将发生的事件的可能性。 而似然概率正好与这个过程相反,我们关注的量不再是事件的发生概率,而是已知发 ...
2017-05-01 16:44 0 1328 推荐指数:
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negative log likelihood文章目录negative log likelihood似然函数(likelihood function)OverviewDefinition离散型概率分布(Discrete probability distributions)连续型概率分布 ...
转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/log-likelihood_distance.html 本文是“挑子”在学习对数似然距离过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正。 对数似然距离是基于统计理论的一种 ...
参考:Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大似然估计是用于估计模型参数的,首先我们必须选定一个模型,然后比对有给定的数据集,然后构建一个联合概率函数,因为给定了数据集,所以该函数就是以模型参数为自变量的函数,通过求导我们就能得到使得该函数值(似然值)最大 ...
似然与概率 https://blog.csdn.net/u014182497/article/details/82252456 在统计学中,似然函数(likelihood function,通常简写为likelihood,似然)是一个非常重要的内容,在非正式场合似然和概率 ...
二次代价函数 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数;整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来,再除以2n求一下均值。 为简单起见,先看 ...
为: θ2 。 首先我们来看,如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望。均匀分布的概率密度函数为: ...
最近在看深度学习的"花书" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章机器学习基础部分的解释很精华,对比PRML少了很多复杂的推理,比较适合闲暇的时候翻开看看。今天准备写一写很多童鞋们w未必完全理解的最大似然估计的部分。 单纯从原理上来说,最大似然估计并不是一个非常难以理解的东西。最大 ...