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 ...

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)為真實值的可能性。 http://www.cnblogs.com/zhsuiy/p ...

作者：陸沉同 鏈接：https://www.zhihu.com/question/26895086/answer/175050065 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 這個問題嚴格說來有兩層含義： （1）含有概率 ...

negative log likelihood文章目錄negative log likelihood似然函數(likelihood function)OverviewDefinition離散型概率分布(Discrete probability distributions)連續型概率 ...

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

對於最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得模型能最好地擬合樣本數據，也就是估計值和觀測值之差的平方和最小。而對於最大似然法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發的兩種 ...

1. 極大似然估計 假設有一枚硬幣，我們想確定這枚硬幣是否質地均勻。即想知道拋這枚硬幣，正反面出現的概率各是多少？於是我們將這枚硬幣拋了10次，得到的數據x0是：反正正正正反正正正反。我們想求的正面概率θ是模型參數，而拋硬幣模型可以假設服從二項分布。 那么，出現實驗結果x0（反正 ...

轉載請標明出處：http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/log-likelihood_distance.html 本文是“挑子”在學習對數似然距離過程中的筆記摘錄，文中不乏一些個人理解，不當之處望多加指正。 對數似然距離是基於統計理論的一種 ...