Softmax function Softmax 函數 \(y=[y_1,\cdots,y_m]\) 定義如下: \[y_i=\frac{exp(z_i)}{\sum\limits_{j=1 ...
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 連續型概率分布 Continuous probability distributions 最大似然估計 Maximum Like ...
2019-06-21 15:51 0 3124 推薦指數:
Softmax function Softmax 函數 \(y=[y_1,\cdots,y_m]\) 定義如下: \[y_i=\frac{exp(z_i)}{\sum\limits_{j=1 ...
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 ...
二次代價函數 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中,C表示代價函數,x表示樣本,y表示實際值,a表示輸出值,n表示 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/songyu0120/article/details/85059149 ...
W3C規范在介紹margin時有這樣一句話: Negative values for margin properties are allowed, but there may be implementation-specific limits. 於是,聰明的開發者們就發現了很多負邊距 ...
參考:Fitting a Model by Maximum Likelihood 最大似然估計是用於估計模型參數的,首先我們必須選定一個模型,然后比對有給定的數據集,然后構建一個聯合概率函數,因為給定了數據集,所以該函數就是以模型參數為自變量的函數,通過求導我們就能得到使得該函數值(似然值)最大 ...
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 ...