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 ...
What is Maximum Likelihood 極大似然是一種找到最可能解釋一組觀測數據的函數的方法。 在基本統計學中,通常給你一個模型來計算概率。例如,你可能被要求找出X大於 的概率,給定如下泊松分布:X Poisson . 。在這個例子中,已經給定了你泊松分布的參數 . ,在現實生活中,您沒有這么奢侈,因為您沒有確定參數的模型:您必須將數據與模型相匹配。這就是最大可能性 MLE 的作用 ...
2019-01-04 21:32 0 768 推薦指數:
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 ...
maximum estimator method more known as MLE of a uniform distribution [0,θ] 區間上的均勻分布為例,獨立同分布地采樣樣本 x1,x2,…,xn ,我們知均勻分布的期望 ...
最近在看深度學習的"花書" (也就是Ian Goodfellow那本了),第五章機器學習基礎部分的解釋很精華,對比PRML少了很多復雜的推理,比較適合閑暇的時候翻開看看。今天准備寫一寫很多童鞋們w未必 ...
的模型參數了。 Maximum-Likelihood Estimation (MLE) is a s ...
沒有授權禁止轉載 話說ML進化樹如果要進行高bootstrap值的驗證的話對於計算能力要求是很高的。不並行做基本不可能。 所以下了一個RAxML,在linux下有好幾種編譯方式,看了一下手上的機器 ...
知乎上關於似然的一個問題:https://www.zhihu.com/question/54082000 概率(密度)表達給定下樣本隨機向量的可能性,而似然表達了給定樣本下參數(相對於另外的參數)為 ...
Bayes for Beginners: Probability and Likelihood 好好看,非常有用。 以前死活都不理解Probability和Likelihood的區別,為什么這兩個東西的條件反一下就相等。 定義: Probability是指在固定參數的情況下,事件的概率 ...
最大后驗估計是根據經驗數據獲得對難以觀察的量的點估計。與最大似然估計類似,但是最大的不同時,最大后驗估計的融入了要估計量的先驗分布在其中。故最大后驗估計可以看做規則化的最大似然估計。 首先, ...