likelihood

贝叶斯理论

1.似然函数似然（likelihood）与概率（probability）是完全不同的数学对象，但又有着极其相似的身影。
平凡的久月·2022-12-03 16:32

先验、后验与似然

三个概念存在于贝叶斯公式中表示先验概率Prior，表示后验概率posterior，表示似然likelihood上式可以写为下面分别对三个概念进行描述先验概率（Prior）先验概率可以理解为统计概率，是根据此前的经验统计总结出来的概率
Lec1erc_16·2022-12-03 06:06

高斯扩散模型_使用python+sklearn实现对Mauna Loa CO2数据集进行高斯过程回归

本示例基于“用于机器学习的高斯过程”的第5.4.3节[RW2006]，给出了一个基于对数边缘似然(log-marginal-likelihood.)梯度上升的复杂核工程和超参数优化的实例。
weixin_39629631·2022-11-27 18:44

【Pytorch】Loss Function

文章目录1Loss介绍2常见LossL1lossL2lossNegativeLog-Likelihood（NLL）BinaryCross-EntropyCross-EntropyHingeEmbeddingMarginRankingLossTripletMarginLossKLDivergenceLoss3Loss
bryant_meng·2022-11-27 11:33

极大似然估计法（Maximum likelihood estimation, MLE）

极大似然估计法（Maximumlikelihoodestimation,MLE），是一种用来估计概率模型参数的方法。例子[1]假设有一个不透明的袋子里装着3个球，每个球要么是红色要么是蓝色，这是我能知道的所有信息。现在我有机会可以有放回地从袋中抽取4次球，每一次抽取出来的球的颜色是一个随机变量，我们用(i=1,2,3,4)来表示每一次抽出的球的颜色，并且定义:令表示袋中蓝球的数目，则可能的值为0，
GinGinXia·2022-11-26 11:34

概率(probability)与似然(likelihood)的区别

概率(probability)和似然(likelihood)，都是指可能性，都可以被称为概率，但在统计应用中有所区别。概率(probability)：用于在已知模型的情况下预测新的数据。
circuitbreaker·2022-11-25 10:30

MIMO雷达极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation Using MIMO Radar）

其中似然函数是包含未知参数信息的可能性（likelihood）。满足高斯分布的概率密度函
_就是玩儿_·2022-11-25 07:44

【LDA】基础知识笔记——主要是AE、VAE

目录贝叶斯相关似然函数后验分布先验分布贝叶斯公式：AE自编码器VAE变分自编码器贝叶斯相关似然函数似然函数（likelihood）：p(data|θ\thetaθ)在参数值确定条件下，当前实验数据出现的概率
冰淇淋和慕斯蛋糕·2022-11-24 20:49

损失函数——负对数似然

阅读本文可以了解如下内容：似然似然估计对数似然负对数似然1.似然在开始之前需要区分一个知识：似然(likelihood)和概率(probability)。
Pr4da·2022-11-24 07:44

Understanding Diffusion Model[上]

另一类生成模型，称为“likelihood-based”，旨在学习一个模型，该模型将高可能性分配给观察到的数
老婆叫苏苏·2022-11-23 17:32

最大似然估计、n阶矩、协方差（矩阵）、（多元）高斯分布 学习摘要

最大似然估计似然与概率在统计学中，似然函数（likelihoodfunction，通常简写为likelihood，似然）和概率（Probability）是两个不同的概念。
weixin_30768661·2022-11-23 09:03

likelihood and posterior

https://mml-book.github.io/image.pngFor=>thelikelihoodofx,giveny.thepossibilityofy,givenx.justobservingx,whatweknowabouty.
菌子甚毒·2022-07-05 15:29

徐亦达 概率模型学习 ： gmm

单高斯分布MLEposterior正比例于likelihood*priorp(θ∣x)∝p(x∣θ)∗p(θ)p(\theta|x)\proptop(x|\theta)*p(\theta)p(θ∣x)∝
Leibniz infinity sml·2022-03-25 14:38

代做Likelihood Algorithms作业、代写Matlab, R, c++编程语言作业、代做c/c++课程设计作业代做留学生Processing|代

MidtermProjectNames:StudentIDs:1ProblemDescriptionReadarticle:MaximumLikelihoodAlgorithmsforGeneralizedLinearMixedModels(McCulloch1997),andtrytounderstandthebasicconceptofgeneralizedlinearmixedmodel(G
tanshengcui·2022-02-14 16:42

AMCL 激光测量模型

一、似然域模型likelihood_fieldmodel1、原理它是一种“特设(adhoc)”算法，不必计算相对于任何有意义的传感器物理生成模型的条件概率。而且，这种方法在实践中运行效果良好。
cjn_·2022-02-05 07:09

007第四十一篇：事后诸葛亮—最大似然估计？统计学（18）

似然（likelihood）：过去的可能性。最大似然估计（maximumlikelihoodestimation）：是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。
milk76·2021-05-05 15:49

ML_chapter2线性模型

MachineLearningChapter2线性模型学习总结于《机器学习》周志华、cs229、CSDN大佬们的博客一、似然与概率1.似然(likelihood)L(θ)=P(y^∣x;θ)L(\theta
Actually_xxl·2021-05-01 21:48

Empirical Likelihood（经验似然）预备知识

非参数统计推断与参数统计推断非参数统计推断又称非参数检验。是指在不考虑原总体分布或者不做关于参数假定的前提下，尽量从数据或样本本身获得所需要的信息，通过估计获得分布的结构，并逐步建立对事物的数学描述和统计模型的方式。非参数统计推断通常称为“分布自由”的方法，即非参数数据分析方法对产生数据的总体分布不做假设，或者仅给出很一般的假设，例如连续型分布，对称分布等一些简单的假设。结果一般有较好的稳定性。当
Crystalajj·2021-04-21 08:00

极大似然估计（Maximum Likelihood Estimattion Theory）是什么？极大似然估计的本质思想是什么？为什么极大似然可以作为损失函数使用？负对数似然损失函数（Negative

极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimattionTheory）是什么？极大似然估计的本质思想是什么？为什么极大似然可以作为损失函数使用？负对数似然损失函数（NegativeLogLikelihood）又是什么？交叉熵函数与最大似然函数的联系和区别？最大似然估计(maximumlikelihoodestimation,MLE)一种重要而普遍的求估计量的方法。最大似然法明确地使用
Data+Science+Insight·2021-04-20 09:03

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
·2021-03-23 18:57

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
·2021-03-22 20:12

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
拓端研究室·2021-03-22 15:38

深度学习中的先验与后验问题

先验与后验其实在论文中看到的prior、posterior和likelihood是贝叶斯统计模型的几个核心要素。prior和posterior都是关于参数的分布。
Leomn_J·2021-01-03 11:51

SQLite学习笔记之50核心函数您认识并掌握几个？

X,Y,…)glob(X,Y)hex(X)ifnull(X,Y)iif(X,Y,Z)instr(X,Y)last_insert_rowid()length(X)like(X,Y)like(X,Y,Z)likelihood
知识大胖·2020-12-25 23:09

1.4 概率基础

1.4.1概率概率是指一个事件出现（发生）的可能性（likelihood)大小。概率是一个0和1之间的实数，如果一个事件的概率是0，说明这个事件不可能发生，比如“太阳从西边出来”、“人可以长生不老”。
hwdong·2020-11-17 19:09

极大似然估计与最大后验估计

一、背景知识1.1似然函数似然函数，是根据已知结果去推测固有性质的可能性（likelihood），是对固有性质的拟合程度，所以不能称为概率。
lfeifan·2020-09-16 09:28

极大似然估计

0.极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计如英文的意思，Maximum最大，likelihood像，也就是最像的意思，一种估计方法
Jsoooo·2020-09-15 15:53

似然函数Likelihood function

在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对
sunlylorn·2020-09-12 17:03

负对数似然函数（Negative Log Likelihood）

似然函数似然函数是一种关于统计模型参数的函数，给定输出y时，关于参数x的似然函数在数值上等于给定参数后变量的概率负对数似然函数高斯分布的概率密度函数对应负对数似然函数泊松分布的概率密度函数对应负对数似然函数
Yuanwai1995·2020-09-12 12:15

最大似然估计（maximum likelihood estimation）

参考：http://wenku.baidu.com/view/9f8c428271fe910ef12df8e0.html；http://www.cnblogs.com/liliu/archive/2010/11/22/1883702.html；http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%E8%
welcome·2020-09-10 21:33

variational inference

theta:orgparameter,theta_P:variationalparameter1.goal:估计p(z|x)2.找p(x|theta)likelihood的lowerbound，再max
xyqzki·2020-08-23 04:42

Classifying MNIST digits using Logistic Regression 代码个人，理解

二.negative_log_likelihood函数return-T.mean(T.log(self.p_y_given_x)[T.arange(y.shape[0]),y])刚开始没看懂这个函数，[
t半城烟沙·2020-08-22 03:43

ROS Navigation-----amcl简介

这里我们用到书中的算法包括：sample_motion_model_odometry,beam_range_finder_model,likelihood_f
倔强不倒翁·2020-08-20 20:07

sigmoid/逻辑回归要用交叉熵/最大似然的原理

为什么选择交叉熵结论：在使用sigmoid作为激活函数的时候，crossentropy相比于平方损失函数，具有收敛速度快，更容易获得全局最优的特点；使用softmax作为激活函数，log-likelihood
水煮洋洋洋·2020-08-19 05:35

语音中prior posterior likelihood的理解

上周看了一下亚马逊那篇二级唤醒的文章：MONOPHONE-BASEDBACKGROUNDMODELINGFORTWO-STAGEON-DEVICEWAKEWORDDETECTION里面提到第二个网络输入的特征中67维的有：这里likelihoodscore，normalizedlikelihoodscore和posteriror分别指什么不太清楚，文中也没有解释。今天发现了答案：含义很明确了，pr
yuchiwang·2020-08-18 03:28

先验概率，似然函数和后验概率

Posterior∝Likelihood∗Prior重点先验概率，后验概率和似然函数的关系如上图，图中的公式有误，应该是P(H|E)=P(E|H)∗P(H)P(E)P(E|H)就是似然函数，P(E)相当于是一个归一化项
jasonwayne·2020-08-17 23:28

贝叶斯理论中的prior, likelihood, posterior即先验概率，似然，后验概率

1准备条件概率公式P(A∣B)=P(B∣A)P(B)P(B)P(A|B)=\frac{P(B|A)P(B)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(B∣A)P(B)Posterior∝Likelihood
Xurui_Luo·2020-08-17 18:51

最大似然估计(Maximum likelihood estimation)

最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。简单而言，假设我们要统计全国人口的身高，首先假设这个身高服从服从正态分布，但是该分布的均值与方差未知。我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差。最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设，就是所有的采样都是独立同分布的。下
weixin_30951389·2020-08-16 09:43

机器学习的一些通俗易懂的tutorial

原文转载自：http://blog.csdn.net/tkingreturn/article/details/19325919Prior,Likelihood,PosteriorMLAPP第3.2节，讲的很好
tianwaifeimao·2020-08-16 01:44

似然函数和概率

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
冲鸭，屎壳郎·2020-08-13 23:32

概率、似然与极大似然估计

在统计学中，似然函数（likelihoodfunction，通常简写为likelihood，似然）是一个重要内容，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
jikuibu·2020-08-13 15:04

朴素贝叶斯分类器(Navie Bayesian Classifier)中的几个要点(一)

关键字:拉普拉斯修正(Laplaciancorrection)懒惰学习(lazyleanring)对数似然(log-likelihood)拉普拉斯修正(Laplaciancorrection)朴素贝叶斯分类器的训练
weixin_30824599·2020-08-06 13:06

深度学习统计学基础

统计基础：概率Probabilities分布Distributions似然Likelihood，可能性，与概率是同义语。
vagrantabc2017·2020-08-03 06:35

007第四十三篇：最大似然估计步骤 统计学（20）

似然（likelihood）：过去的可能性。最大似然估计（maximumlikelihoodestimation）：是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。
milk76·2020-08-01 10:08

007第四十二篇：重温一遍—最大似然估计？统计学（19）

似然（likelihood）：过去的可能性。最大似然估计（maximumlikelihoodestimation）：是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。
milk76·2020-07-31 15:22

特征工程之技术特征与likelihood特征

对于categorical特征，我们有时需要对它作一些统计，得到统计特征。一种方式是对特征计数，统计featurevalue出现的次数，或在某个类下的出现次数。这样可以当数值特征用，也可以必要的时候把不同的次数当做独立的特征(比如所有出现次数小于10的featurevalue，可以按次数分为10个特征)。【参考】1.https://blogs.technet.microsoft.com/machi
一只小鱼儿·2020-07-30 19:13

007第三十八篇：新篇章对数回归 统计学（15）

似然（likelihood）：过去的可能性。罗列了3个概念，需要扎扎实实的搞清楚。看到以上解释，我们需要不停的转化时空观念，进入更抽象的境地。类似于概率（车辆的速度）与对数回归（加速度）的关系。
milk76·2020-07-30 09:31

amcl说明

介绍文章中使用下面算法：sample_motion_model_odometry,beam_range_finder_model,likelihood_field_range_finder_model,
Ribbite·2020-07-28 23:14

利用Naive Bayes分类器编写垃圾邮件过滤器

对于Prior，可用如下公式进行计算：对于Likelihood中独立同分布的各项概率，可用如下公式计算：训练输入为上万封电子邮件内容，包含垃圾邮件/非垃圾邮件。
南极光·2020-07-28 10:32

李宏毅：evaluation of generative model

1、likelihood无法获得likelihood解决办法：可以先用generator产生一把sample；接下来再用这把sample，用另外一个比较简单的distribution去approximate
jiaojiaolou·2020-07-16 01:05
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