%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1 似然函數(Likelihood functio ...
說的通俗一點啊,最大似然估計,就是 利用已知的樣本結果, 反推最有可能 最大概率 導致這樣結果的參數值。 例如:一個麻袋里有白球與黑球,但是我不知道它們之間的比例,那我就有放回的抽取 次,結果我發現我抽到了 次黑球 次白球,我要求最有可能的黑白球之間的比例時,就采取最大似然估計法: 我假設我抽到黑球的概率為p,那得出 次黑球 次白球這個結果的概率為: P 黑 p p ,現在我想要得出p是多少啊, ...
2017-01-06 22:00 0 9362 推薦指數:
%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1 似然函數(Likelihood functio ...
by http://blog.csdn.net/chinacoy/article/details/45040897 理解算法。 首先從最簡單的開始,先看一幅圖: 有3個節點S,a,T,邊[S,a]的容量是10,邊[a,T]的容量是5,假設從S處要傳送數據到T,問最大傳送數據量是多少?應該是 ...
似然與概率 https://blog.csdn.net/u014182497/article/details/82252456 在統計學中,似然函數(likelihood function,通常簡寫為likelihood,似然)是一個非常重要的內容,在非正式場合似然和概率 ...
最大似然估計 最大似然估計(Maximum likelihood estimation)可以簡單理解為我們有一堆數據(數據之間是獨立同分布的.iid),為了得到這些數據,我們設計了一個模型,最大似然估計就是求使模型能夠得到這些數據的最大可能性的參數,這是一個統計(statistics)問題 ...
Meta Learning--MAML算法理解 以下為對MAML算法的理解:(MAML的目的是:learning good weight initalizations) 上面MAML對應的算法,步驟4-7對應的李弘毅老師《深度學習》圖中的子任務的第一步(如a),步驟8對應圖中的第二步 ...
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概率函數 vs 似然函數 : p(x|θ) (概率函數是θ,已知,求x的概率。似然函數是x已知,求θ) 分布是p(x|θ)的總體樣本中抽取到這100個樣本的概率,也就是樣本集X中各個樣本的聯合概率 最大似然估計為: 為了方便計算,對聯合概率取對數 求最大似然函數估計值 ...