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高斯在处理正态分布的首次提出似然#xff0c;后来英国物理学家#xff0c;费歇尔 概率是抛硬币之前#xff0c;根据环境推断概率 似然则相反#xff0c;根据结果推论环境 P是关于x的函数#xff0c;比如x为正面朝上的结果#xff0c;或者反面朝上的结果#xf…前言
高斯在处理正态分布的首次提出似然后来英国物理学家费歇尔 概率是抛硬币之前根据环境推断概率 似然则相反根据结果推论环境 P是关于x的函数比如x为正面朝上的结果或者反面朝上的结果比如x正面朝上的时候概率 θ \theta θ是多少 L是关于 θ \theta θ的函数就是说某一个概率值下最有可能出现的结果 极大似然估计是根据已知的观察数据来推断模型参数的过程根据x的结果推断 θ \theta θ,结果x最有可能发生。 举例来说 函数在 θ \theta θ未0.7的时候取得最大值 当 θ \theta θ为多少时出现7次正面3次反面 总结
我觉得可以这样理解 似然函数描述的是当前已经取得的样本的概率分布FF是 θ \theta θ的函数因为 θ \theta θ是未知的所以F的具体值由 θ \theta θ的取值来确定。 那么 θ \theta θ取哪个值才能“最恰当”的描述我们取得的这组样本呢 因为我只有手头这些样本既然就这么巧就拿到了这些我就认为出现手头这些样本的概率是最大的。似然函数描述的是手头这些样本的概率最大化似然函数 f ( θ ) f(\theta) f(θ)就可以得到 θ \theta θ值了。 关键在于我们就这么巧拿到的手头这些样本那么手头这些样本出现的概率就是最大的 可以这样理解极大似然
比如上文中只有 θ 0.7 \theta0.7 θ0.7的时候 f ( θ ) f(\theta) f(θ)的值最大。 那么这个函数是怎么推导出来的或者说是谁发现这个函数有这个性质呢留给你
上面只有两个概率分布那么多个概率分布呢比如筛子6个面。
最大熵模型中的对数似然函数的解释
怕你看不懂解释一下下面的 x 1 , x 2 , x 3 . . . x_1,x_2,x_3... x1,x2,x3...指的是我们上面筛子中的1-6中的某个点其余案例阔以按照这个扩散 θ \theta θ 就是出现这个点数的概率。 比如十次1-6出现的次数依次是511111 那么最大似然就是 L p 0. 5 5 ∗ 0. 1 1 ∗ 0. 1 1 ∗ 0. 1 1 ∗ 0. 1 1 ∗ 0. 1 1 L_p0.5^5*0.1^1*0.1^1*0.1^1*0.1^1*0.1^1 Lp0.55∗0.11∗0.11∗0.11∗0.11∗0.11这样的时候L最大。
