likelihood

如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得 交叉熵 Cross Entropy 以及 均方损失函数 Mean Square Loss ？

似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意：P(A|B)并不总是等于P(B|A)，原因如下：首先要明白一个事情，什么是似然函数？以下是CHATGPTMathSolver的回答：我自己解释一下，意思就是：观察到一组
shimly123456·2024-02-10 13:43

2018-07-03

[TOC]极大似然估计的一般思想极大似然估计（MaximumLikelihood），顾名思义，就是根据似然度（也就是可能性，likelihood）对感兴趣的参数（如正态分布的\mu与\sigma，指数分布的
lanjly·2024-02-08 19:12

贝叶斯定理简介及简单演示

-**似然概率（Likelihood）**：在已知假设为真的条件下，观察到当前数据的概率。-
薛定谔的zhu·2023-12-27 03:20

Generalized Likelihood Ratio Test With One-Class Classifiers（单类分类器的广义似然比检验）

FrancescoArdizzonandStefanoTomasinDepartmentofInformationEngineering,UniversityofPadova,Italy时间：2022.10.22期刊：IEEETNEURNETLEAR原文链接：摘要：单类分类(OCC)是判断观测样本是否属于目标类的问题。我们考虑当学习阶段可用的数据集仅包含来自目标类的样本时，学习OCC模型的问题。我
Pochacc_ZZ·2023-12-25 19:13

最大似然估计(Maximum likelihood estimation)(通过例子理解)

我就一直在困惑最大似然估计到底要求的是个什么东西，而那个未知数θ到底是个什么东西TT原博主写的太好了，这里我就全盘奉上~似然与概率在统计学中，似然函数（likelihoodfunction，通常简写为likelihood
-麦_子-·2023-12-21 16:10

读「统计学七支柱」—— Likelihood

昨天看了Likelihood这一节之后，依旧是云里雾里，于是请教了伟大的百度，在知乎上找到了一篇文章，对似然讲得很清楚。概括地说，似然就是在不知道概率的情况下去求概率。举个例子：掷色子。
三点水滴·2023-12-15 18:03

8013Notes

1.指数家族https://blog.csdn.net/qq_20241587/article/details/106863499回顾likelihood，它给出了一种获取模型参数点估计的方法（MLE）
scu_ding1·2023-12-02 11:12

HMM基础

三、HMM的3个问题（一）概率计算／评估------likelihood给定模型参数以及观测序列，求当前模型参数下生成给定观测序列的概率。图3.1likelihood问题1、穷举法图3.2穷举法2
cherryleechen·2023-11-27 16:06

ner计算准召的坑

所以才踩的坑1、fromtensorflow.contribimportcrf如果想使用这个函数，tensorflow的版本号要在1.14以下，1.12就可以，不要相信那些乱七八糟要求各种版本的2、log_likelihood
Jeu·2023-11-11 06:06

西瓜书读书笔记整理（七）—— 第七章 贝叶斯分类器

7.1贝叶斯决策论（BayesianDecisionTheory）7.1.1先验概率（PriorProbability）7.1.2后验概率（PosteriorProbability）7.1.3似然度（Likelihood
smile-yan·2023-11-05 16:17

似然与概率

在统计学中，似然函数（likelihoodfunction，通常简写为likelihood，似然）是一个非常重要的内容，在非正式场合似然和概率（Probability）几乎是一对同义词，但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念
XBruce·2023-11-04 14:03

概率(probability)---似然(likelihood)的前世今生

但是在英文里：probability和likelihood，在做阅读理解的时候，你可以认为他们是相同的单词，从而进行同义词替换。
wx_polish·2023-10-25 04:16

《统计学七支柱》读书笔记

>>第二根支柱叫作信息（Information），更具体地说是“信息度量”>>我将第三根支柱命名为似然（Likelihood），意味着使用了
云中瑞麟·2023-09-27 02:21

【扩散模型】4、Improved DDPM | 引入可学习方差和余弦加噪机制来提升 DDPM

文章目录一、背景二、ImprovedDDPM——提升Log-likelihood2.1可学习的方差2.2改进noiseschedule2.3降低梯度噪声三、效果论文：ImprovedDenoisingDiffusionProbabilisticModels
呆呆的猫·2023-09-12 17:27

统计学补充概念02-对数似然

概念对数似然（Log-Likelihood）是统计学中一种常用的方法，用于估计模型参数。在概率统计中，似然函数表示给定观测数据，关于模型参数的概率分布。对数似然则是似然函数取对数后的结果。
丰。。·2023-08-23 08:18

逻辑回归(logistic regression)part1统计学相关，最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）与逻辑回归的计算原理

相比于线性回归，逻辑回归从概率层面建模，那么因为概率的多少可以用于判断他属不属于某种情况，比如害虫报告的发现次数判断它有没有被消灭的概率，故一般用于二分类(已消灭或尚未消灭)那么问题来了，如何看逻辑回归是更好地对数据进行拟合呢？由此引入一个概念，最大似然法（Maximumlikelihoodmethod）极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估
丰。。·2023-08-23 08:16

拓端数据(tecdat):R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

所以我们从定义目标密度开始：target=function(x){if(x0&x2&x1)){#||这里意思是“或”return(0)}else{return(1)}}likelihood=f
·2023-08-15 20:27

讲解：Likelihood、HTML file、Java，c/c++、PythonJava|Proc

LabAssignment2FillinyourNameFillinthedateLikelihoodmethodsforthePoissondistributionDONOTCHANGEthechunknameortheset.seed()valuesbelow.Executeeachchunkofcodetoensurethatyourcodeworksproperly.ThenHTMLkni
tk81440·2023-08-01 08:37

Likelihood Ratio, Wald和Lagrange Multiplier(Score)检验的区别与相似点

文章说明本文是对参考原文链接这篇文章的翻译。如有疑问或译文有误，可留言修正。写作目的本文尝试这些基本概念1)似然比检验2)Wald检验3)分数检验。一位研究员想要估计下面这个模型，该模型使用gender，read，math,science四个预测变量预测学生在标准测试中的Highvslowwritingscore。模型结果如图1.图1现在研究员想知道，图1中的模型(使用4个预测变量)会不会比只使用
百分号·2023-07-30 05:56

最大似然法 （1）基本原理

最重要的是理解似然值（likelihood）。WhatisLikelihood?什么是似然值？Thelikelihoodofahypothesisistheproportiontothepr
xiaoxianyu·2023-07-03 17:27

伪似然估计（Pseudo Maximum Likelihood Estimation）

伪似然估计和剖面似然估计----伪似然估计：参考文献：Gong,G.,andSamaniego,F.J.(1981),"pseudoMaximumLikelihoodEstimation:TheoryandApplications,"TheAnnalsofStatistics,9,861-869,[1581].Tang,G.,Little,R.J.A.,andRaghunathan,T.E.(20
饮食有度的元气少女·2023-06-22 20:38

机器学习笔记07---朴素贝叶斯分类器

贝叶斯公式：其中，P(c)是类"先验"概率；P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，或称为"似然"(likelihood)；P(x)是用于归一化的“证据”因子。
一件迷途小书童·2023-06-18 19:50

Diffusion model之DDPM

扩散模型DDPM介绍2.1forwardprocess2.2reverseprocess2.3VLB(variationallower-bound)以及训练损失函数2.3.1`negativelog-likelihood
L1_Zhang·2023-04-09 20:32

常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）

常用损失函数总结（L1loss、L2loss、NegativeLog-Likelihoodloss、Cross-Entropyloss、HingeEmbeddingloss、Margi）损失函数分类与应用场景损失函数可以分为三类：回归损失函数(Regressionloss)、分类损失函数(Classificationloss)和排序损失函数(Rankingloss)。应用场景：回归损失：用于预测连
中科哥哥·2023-04-04 08:31

【理论推导】基于分数的生成模型Score-based Model

生成模型分类已有的生成模型大致可以分为两类likelihood-basedmodel：以VAE和normalizingflowmodel为主，直接拟合数据分布，但通常对网络模型的结构设计提出了较大限制implicitgenerativemodel
slothfulxtx·2023-03-31 06:02

先验概率，后验概率，likelihood的中文解说

先验概率，后验概率，likelihood的中文观点解说原因：之前学概论的时候有点没搞明白为什么要这样命名这些概率项，动机：现在有很多，machinelearning，deeplearning的内容和这个有关
_Joe·2023-03-27 02:54

EM聚类

原理“最大似然”，英文是MaximumLikelihood，Likelihood代表可能性，所以最大似然也就是最大可能性的意思。
dingtom·2023-03-22 07:15

独立性假设 与 先验后验

https://www.zhihu.com/question/41222495/answer/790291550选定模型，优化参数，使likelihood最大。
谢小帅·2023-03-21 09:40

【声源定位】 球面散乱数据插值方法/似然估计hybrid spherical interpolation/maximum likelihood (SI/ML) 麦克风阵列声源定位

1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识点球面散乱数据插值方法/似然估计SI/ML麦克风阵列声源定位3.算法具体理论这个部分的程序如下所示：这个部分理论如下所示：本文最后的算法是：4.部分核心代码clc;clear;closeall;warningoff;addpath'func\'loaddata\11_11_2KHz24cm_8cmArray.matx=data;figure(1)
fpga和matlab·2023-03-11 20:43

nls and maximum likelihood

1.Purpose:1.basedonthedoes-respondformulationandtheexperimentdatatogetanestimationofparametersintheformulation2.Problems:1.therearetwowaystofitthemodel,oneisthesumleast-square,whichcanbeachievedby“nls
五人王·2023-02-01 02:08

【论文笔记】SELF：Structural Equational Likelihood Framework for Causal Discovery

SELF:StructuralEquationalLikelihoodFrameworkforCausalDiscovery目录SELF:StructuralEquationalLikelihoodFrameworkforCausalDiscovery一、背景介绍1.基于全局视图的方法2.基于局部视图的方法总结二、SELF正文三、解决优化问题附录.公式推导论文传送门SELF:StructuralE
进击的趴菜·2023-01-29 20:32

CRF 条件随机场

CRF中的特征函数从特征函数到概率CRF与逻辑回归的比较CRF与HMM的比较HMM和CRF区别3.Tensorflow实现tf.contrib.crf（1）tf.contrib.crf.crf_log_likelihood
满腹的小不甘_静静·2023-01-28 09:20

常用损失函数总结（L1 loss、L2 loss、Negative Log-Likelihood loss、Cross-Entropy loss、Hinge Embedding loss、Margi）

常用损失函数总结（L1loss、L2loss、NegativeLog-Likelihoodloss、Cross-Entropyloss、HingeEmbeddingloss、Margi）损失函数分类与应用场景损失函数可以分为三类**：回归损失函数(Regressionloss)、分类损失函数(Classificationloss)和排序损失函数(Rankingloss)。**应用场景：回归损失：用
中科哥哥·2023-01-11 23:35

三、 似然函数

似然（likelihood）和概率（probability）从字面上看非常相似，但是在统计中，似然与概率是不同的东西。1定义似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数的似然性。
cute_Lily·2023-01-11 15:21

似然函数总结

在数理统计学中，似然函数（英语：likelihoodfunction）是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性（英语：likelihood）。
生信研究猿·2023-01-11 15:19

姿态估计之2D人体姿态估计 - Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation(RLE)

【参考】重点看第四篇[ICCV2021Oral]学习潜在的误差分布——HumanPoseRegressionwithResidualLog-likelihoodEstimation(RLE)论文笔记-知乎RLE重铸回归方法的荣光后，回归和热图的异同究竟在何方？|姿态估计ICCV2021读后实验-知乎零基础看懂RLE（ResidualLog-likelihoodEstimation）|姿态估计ICC
light169·2023-01-04 07:48

关键点论文详解之：Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation(RLE)

最近看了一篇论文HumanPoseRegressionwithResidualLog-likelihoodEstimation(RLE)很有意思，而且效果贼棒，与大家分享一下。前言做过关键点的同学都知道，一般Heatmap-based方法在性能上会优于Regression-based的方法。因为Heatmap-based方法通过显式地渲染高斯热图，让模型学习输出的目标分布，将输入图片滤波成为最终希
小小小绿叶·2023-01-04 07:18

Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation阅读笔记

基于残差对数似然估计的人体姿态回归ICCV2021Oral论文链接代码链接摘要：热图法通过似然热图模拟输出分布，在人体姿态估计领域独领风骚。相比之下，基于回归的方法效率更高，但性能较差。本文从极大似然估计（MLE）角度开发一种高效并有效的基于回归的姿态估计方法。从极大似然估计的角度来看，采用不同的回归损失是对输出密度函数作出不同的假设，密度函数越接近真实分布，回归性能越好。鉴于此，我们提出了一种新
AnZhiJiaShu·2023-01-04 07:16

GMM-HMM语音识别原理详解 - 全文

HMM要解决的三个问题：1）Likelihood2）Decoding3）Training2.GMM是什么？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？
编程大乐趣·2022-12-30 15:55

Marginal Likelihood 边缘似然

似然似然也就是对likelihood较为贴近的文言文界似，用现代的中文来说就是可能性。似然函数在数理统计学中，似然函数就是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。"
BigNosefan·2022-12-27 19:11

GAN史上最全基础入门总结

阅读提醒：中英文混杂1.IntroductiontoGAN1.1MotivationGenerativemodels:explicitmodels:Likelihood-basedmodels(autoregressiveandflows
NewErLLLLLLLL·2022-12-24 11:37

交叉熵理解

Likelihood(似然)与MaximunLikelihoodEstimation似然与概率概率是已知模型的参数，求某个事情发生的可能性。
Simon---Chen·2022-12-21 07:03

似然函数、最大似然估计简单理解

zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1似然函数（Likelihoodfunction、Likelihood
weixin_30546189·2022-12-20 08:42

【统计学】深入理解最大似然估计（MLE， maximum likelihood estimation）

目录1.前言2.案例导入3.理论阐述4.伯努利分布5.高斯（正态）分布1.前言最大似然估计就是利用已知的样本结果，在使用某个模型的基础上，反推最有可能导致这样的结果的模型参数。2.案例导入这里我们用一个经典的摸球游戏来阐述最大似然估计在伯努利分布模型上的应用。假设一个袋子里面装有红球和白球，比例未知，现在我们要抽取10次（每次抽完都放回，保证每次抽取的独立性），假设抽取到了7次白球和3次红球（最大
玉古路38号·2022-12-20 08:42

Bert-BiLSTM-CRF pytorch 代码解析-1：def _forward_alg(self, feats, mask=None)

理解github上代码：Bert-BiLSTM-CRF-pytorchGithub相关链接:link.neg_log_likelihood_loss=forward_score-gold_score这部分应该是为了计算所有路径的分数
今天也是要加油的DD·2022-12-16 14:32

损失函数-负对数似然和交叉熵(Pytorch中的应用)

似然(likelihood)和概率(probabil
CityD·2022-12-10 08:46

负对数似然(negative log-likelihood)

negativeloglikelihood文章目录negativeloglikelihood似然函数(likelihoodfunction)OverviewDefinition离散型概率分布(Discreteprobabilitydistributions)连续型概率分布(Continuousprobabilitydistributions)最大似然估计(MaximumLikelihoodEsti
不一样的雅兰酱·2022-12-10 08:46

tf.clip_by_global_norm使用

在用bilstm+crf训练命名实体识别时，采用梯度修剪策略，最小化损失withtf.variable_scope('crf'):self.log_likelihood,self.transition_params
Mr番茄蛋·2022-12-09 17:54

MLMLM: Link Prediction with Mean Likelihood Masked LanguageModel

摘要知识库(KBs)易于查询、验证和解释。然而，它们可以通过人工时间和高质量的数据进行扩展。屏蔽语言模型(MLMs)，比如BERT，可以根据计算能力和非结构化的原始文本数据进行扩展。然而，这些模型中包含的知识是不能直接解释的。我们建议使用MLMs进行链接预测，以解决KBs可伸缩性问题和MLMs可解释性问题。为此，我们引入了MLMLM(平均似然掩盖语言模型)，这一种通过比较生成不同实体的平均可能性来
小蜗子·2022-12-07 20:38

概率论与数理统计学习笔记（5）——极大似然估计

目录1似然与概率2似然函数3极大似然估计4参考1似然与概率似然（likelihood）与概率（probability）
野指针小李·2022-12-07 13:52
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