%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1 似然函数(Likelihood functio ...
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,则某一参数使得结果产生的概率最大,则该参数为最优参数. 似然函数: l theta p x ,x ,...,x N t ...
2019-06-10 22:39 0 1147 推荐指数:
%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1 似然函数(Likelihood functio ...
参考链接 参考链接1 参考连接2 参考链接3 一、定义 二、知识解读 极大似然估计,通俗理解来说,就是利用已知的样本结果信息,反推最具有可能(最大概率)导致这些样本结果出现的模型参数值! 换句话说,极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法 ...
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 ...
机器学习的面试题中经常会被问到交叉熵(cross entropy)和最大似然估计(MLE)或者KL散度有什么关系,查了一些资料发现优化这3个东西其实是等价的。 熵和交叉熵 提到交叉熵就需要了解下信息论中熵的定义。信息论认为: 确定的事件没有信息,随机事件包含最多的信息。 事件信息 ...
极大似然估计学习时总会觉得有点不可思议,为什么可以这么做,什么情况才可以用极大似然估计。本文旨在通俗理解MLE(Maximum Likelihood Estimate)。 一、极大似然估计的思想与举例 举个简单的栗子:在一个盒子里有白色黑色小球若干个,每次有放回地从里面哪一个球,已知抽 ...
1. 什么是极大似然估计 在日常生活中,我们很容易无意中就使用到极大似然估计的思想,只是我们并不知道极大似然估计在数学中的如何确定以及推导的。下面我们使用两个例子让大家大概了解一下什么是极大似然估计: (1)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 ...
首先要知道什么是似然函数,根据百度百科的介绍: 设总体X服从分布P(x;θ)(当X是连续型随机变量时为概率密度,当X为离散型随机变量时为概率分布),θ为待估参数,X1,X2,…Xn是来自于总体X的样本,x1,x2…xn为样本X1,X2,…Xn的一个观察值,则样本的联合分布(当X是连续型随机变量时 ...
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 ...