Bayes for Beginners: Probability and Likelihood 好好看，非常有用。 以前死活都不理解Probability和Likelihood的区别，为什么这两个东西的条件反一下就相等。 定义： Probability是指在固定参数的情况下，事件的概率 ...

知乎上关于似然的一个问题：https://www.zhihu.com/question/54082000 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 ...

作者：陆沉同 链接：https://www.zhihu.com/question/26895086/answer/175050065 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 这个问题严格说来有两层含义： （1）含有概率 ...

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 ...

概率密度函数（PDF） 以高斯分布的概率密度函数（PDF）为例， \(f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{1}{2}\left(\frac{x - \mu}{\sigma}\right)^2}\) 期望值\(\mu\)和方差\(\sigma ...

对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值和观测值之差的平方和最小。而对于最大似然法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。显然，这是从不同原理出发的两种 ...

1. 极大似然估计 假设有一枚硬币，我们想确定这枚硬币是否质地均匀。即想知道抛这枚硬币，正反面出现的概率各是多少？于是我们将这枚硬币抛了10次，得到的数据x0是：反正正正正反正正正反。我们想求的正面概率θ是模型参数，而抛硬币模型可以假设服从二项分布。 那么，出现实验结果x0（反正 ...

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 ...