likelihood

#DeepLearningBook#算法概览之三

对这m个样本采用最速下降法（先对costfunction（一般是log-likelihood）求梯度，后根据梯度更新参数），直到训练停止的条件满足。
咸鱼酱·2020-07-15 18:16

EM算法、变分推断(VBEM)、F函数的极大极大算法（EM算法的推广）

那么一般的MLE存在的问题就是当likelihood-function存在log-sum项时，变得极难求解，这时候就要换一种思路，引入隐变量Z，和Z的某种分布q(Z)。
InceptionZ·2020-07-15 08:22

似然与极大似然估计

转载一篇很好的理解：原文地址：http://fangs.in/post/thinkstats/likelihood/似然与极大似然估计Likelihood&Maximumlikelihood似然与概率在统计学中
jingsongs·2020-07-12 15:17

一种改进的逻辑斯蒂回归

LogisticRegression的本质不是MLE嘛LR的一个很大的缺点就是单个trainingexample的likelihood很小时它的cost可能会很大，这样的话，单个trainingexample
瓜瓜_·2020-07-12 02:38

神经网络在TensorFlow实现

3.损失函数：最小平方误差准则（MSE）、交叉熵（cross-entropy）、对数似然函数（log-likelihood）、指数损失函数（exp-loss）、Hinge损失函数（Hinge-loss）
rosefunR·2020-07-11 22:30

EM算法（一）--------------------最大似然估计

转载自：最大似然估计(Maximumlikelihoodestimation)(通过例子理解)似然与极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
听雨听风眠·2020-07-11 07:02

Kaldi中 声纹识别的流程图

自己来仿照这sre08,sre10,或者aishell的run.sh用自己的数据来完成自己的声纹识别系统就好.自己还在研究,但是说几个我认为比较关键的地方:1.gmm-gselect:对每帧选择能取得最高likelihood
RoadmanG·2020-07-10 01:53

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
tanmengwen·2020-07-08 07:25

007第四十篇：“曲线救国”—不连续变量用不了最小二乘回归咋办？ 统计学（17）

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。
milk76·2020-07-07 10:29

R语言 混合正态分布用似然函数估计参数

混合正态分布用似然函数估计参数图像为数据为R中MASS包的geyserlibrary(MASS)attach(geyser)#定义log-likelihood函数LL<-function(params,
cheyayi0378·2020-07-07 05:15

tensorflow求lost（cost）损失函数的几种典型实现方法

损失函数的几种典型实现方法参考文献参考文献1:Negativelog-likelihoodfunction（也被称作Cross-Entropycostfunction.）一般在softmax函数之后使用negiativelog-likelihood
Camaro_XL·2020-07-05 18:00

似然（likelihood）和概率（probability）的区别与联系

虽然经常在paper和教程中看到“似然（likelihood）”的概念，但是一直都没有仔细研究似然与概率的区别，今天查了一些资料，有些收获，在此总结一下。
江前云后·2020-07-05 13:27

Linear Regression and Maximum Likelihood Estimation

Imaginationisanoutcomeofwhatyoulearned.Ifyoucanimaginetheworld,thatmeansyouhavelearnedwhattheworldisabout.Actuallywedon'tknowhowwesee,atleaseit'sreallyhardtoknow,sowecan'tprogramtotellamachinetosee.On
dingjuncui5546·2020-07-04 14:59

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”，利用已知样本结果（统计概率）反推最有可能导致这样结果的参数值。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
孤狼北望·2020-07-02 17:17

总结

（平方欧式距离：模糊，对于小的图像变形比较敏感；log-likelihood:高维的密度估计很困难）2、之前的方法并不能处理较大的帧，并不能适用于较多帧数的数据集，并不能泛化到一般的转换。
kikyou123·2020-06-29 22:58

HMM解读

HMM的三个基本问题：Problem1(Likelihood):GivenanHMMλ=(A,B)andanobservationsequenceO,determinethelikelihoodP(O|
王发北·2020-06-29 21:42

ChineseNER based deep learning

上篇文章讲解了tf.contrib.crf.crf_log_likelihood的使用，这边文章主要说一下这个项目，详见github，求Star~~，项目会不断更新注意，我这里使用的tensorflow
王发北·2020-06-29 21:42

极大似然估计(Maximum likelihood estimation)

TableofContents一、思想理解二、求解过程三、总结一、思想理解极大似然估计法（thePrincipleofMaximumLikelihood）由高斯和费希尔（R.A.Figher）先后提出，是被使用最广泛的一种参数估计方法，该方法建立的依据是直观的最大似然原理。总结起来，最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。原理：极大似然估计是建立在
大道上的头陀·2020-06-28 20:38

从0到1数据分析实战学习笔记（十）EM算法对王者荣耀英雄进行划分

EM算法的工作原理说到EM算法，我们先来看一个概念“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。什么是最大似然呢？
青花鱼罐头丨·2020-06-25 06:12

均匀分布（uniform distribution）期望的最大似然估计（maximum likelihood estimation）

maximumestimatormethodmoreknownasMLEofauniformdistribution[0,θ]区间上的均匀分布为例，独立同分布地采样样本x1,x2,…,xn，我们知均匀分布的期望为：θ2。首先我们来看，如何通过最大似然估计的形式估计均匀分布的期望。均匀分布的概率密度函数为：f(x|θ)=1θ,0≤x≤θ。不失一般性地，将x1,x2,…,xn排序为顺序统计量：x(1)
Inside_Zhang·2020-06-24 02:31

likelihood ratio与Radon-Nikodym derivative

随机过程和系统的仿真，尤其碰到稀有事件时，常常采用一个新的概率测度替代原有的自然概率测度仿真，以增大稀有事件的发生概率（changeofmeasure,重要抽样）。比如我们想通过仿真（MonteCarlo）估计样本空间中的某个集合A的概率（很小，比如10的-8次方级），如果采用自然概率测度，则平均要仿真一亿次才能得到一个样本落在这个集合里面。这样需要仿真多个亿次才能得到有效的估计。为克服这个问题，
gnefniu·2020-06-23 10:24

GMM-HMM语音识别模型 原理篇

HMM要解决的三个问题:1)Likelihood2)Decoding3)Training2.GMM是神马？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？
Rachel-Zhang·2020-06-22 12:15

20200217-20200223阅读论文笔记

OntheDiscrepancybetweenDensityEstimationandSequenceGeneration问题：探究训练目标（log-likelihood）和实际文本生成评价指标（Bleu
Xiao_yanling·2020-06-22 08:38

如何通俗的理解最大似然估计法

通过事实，反过来猜测硬币的情况，就是似然（likelihood）；推断出最有可能的情况，就是最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）
RainTicking·2020-06-22 04:20

【CS231n】十三、生成模型（Generative Models）

分类：三、PixelRNN和PixelCNN（1）首先定义一个likelihood函数，（2）PixelRNN的方法：从角落的一个像素开始向周围的像素推理，每一个像素的likelihood由周围的决定。
Mys_GoldenRetriever·2020-06-22 02:53

test

每一个状态值与前面的多个有限个状态值相关贝叶斯公式的本质是描述两个条件概率之间的关系对于给定观测数据，一个猜测是好是坏，取决于“这个猜测本身独立的可能性大小（先验概率，Prior）”和“这个猜测生成我们观测到的数据的可能性大小”（似然，Likelihood
sevengoodday·2020-06-21 10:01

朴素贝叶斯例题记录

posterrior∝likelihood*prior（看看极大似然估计以及EM算法：http://blog.csdn.net/sallyyoung_sh/article/details/54630044
nicebaby110·2020-06-21 01:08

Maximum Likelihood 最大似然率

MaximumLikelihood-SlideshareMaximumLikelihood-YoutubeBenLambert1MaximumLikelihood-YoutubeBenLambert2MaximumLikelihood-YoutubeBenLambert3MaximumLikelihood-YoutubeBenLambert4MaximumLikelihood-YoutubeSta
天玑云象·2020-04-13 04:07

基础统计学(5)概率

3.01Randomness理解随机性，随机性无处不在，同义的词有:uncertainty(不确定性),chance(机会),risk(风险),likelihood(可能性)描述可变性程度(degreesofvariability
Best_Scenery·2020-03-18 08:39

2019-01-14[Stay Sharp]likelihood function

Whatislikelihoodfunction?Iliketheansweronstackexchange,theauthorsaid,image.pnglikelihoodfunctionisafunctionoftheparametersofastatisticalmodel,itdescribestheplausibilityofaparametervalueofthestatistica
大_奔·2020-03-07 15:54

似然函数

给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率：似然与概率似然（probability）常常被用作“概率（likelihood）”的同义词，但是在统计学中，二者有截然不同的用法
Arya鑫·2020-02-26 08:41

二次代价函数、交叉熵(cross-entropy)、对数似然代价函数（log-likelihood cost）(04-1)

二次代价函数$C=\frac{1}{2n}\sum_{x_1,...x_n}\|y(x)-a^L(x)\|^2$其中，C表示代价函数，x表示样本，y表示实际值，a表示输出值，n表示样本的总数；整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来，再除以2求一下均值。为简单起见，先看下一个样本的情况，此时二次代价函数为：$C=\frac{(y-a)^2}{2}$$a=\sigma(z),z=\sumw_j*x_
wsg_fun·2020-02-23 00:00

最大似然估计和贝叶斯估计

几个基本概念：a.likelihood就是“似然”，可以理解为概率乘积。
小绿Greeeen·2020-02-18 03:05

Maximum Likelihood Estimation

假设，X1～Xn具有联合概率分布:jointprobability在给定观察数据x1～xn的时候，以上的联合概率分布可以看作关于theta的函数。当前分布是离散分布时，该函数也称为thefrequencydistributionfunction。SomeNotions:likelihoodofaobserveddataisdefinedas:lik(theta)=probabilityofobse
Qinginging·2020-02-11 06:35

1.3-标准误的估计

回想之前似然度的脚本（Likelihood_demo），我们对一个相关的似然度进行了估计。下图中为两种似然度函数：实线为
赵晨西西西西·2020-02-06 22:09

深入浅出最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）

最大似然估计是利用已知的样本的结果，在使用某个模型的基础上，反推最有可能导致这样结果的模型参数值。深入浅出最大似然估计例子1：抽球举个通俗的例子：假设一个袋子装有白球与红球，比例未知，现在抽取10次（每次抽完都放回，保证事件独立性），假设抽到了7次白球和3次红球，在此数据样本条件下，可以采用最大似然估计法求解袋子中白球的比例（最大似然估计是一种“模型已定，参数未知”的方法）。当然，这种数据情况下很
浮云匿晨晖·2020-01-06 23:02

贝叶斯与爱情

夏莫这么觉得的原因有二：一，爱情里的慢慢习惯，就像不断地通过与对方相处来获得数据求likelihood，更新自己的后验概率；二，对于两者而言，再如何理性的分析都参杂了主观的先验知识——自然科学里的expertknowledge
xuu小虾米·2019-11-01 00:08

贝叶斯深度学习(bayesian deep learning)

一、贝叶斯公式其中，p(z|x)被称为后验概率（posterior），p(x,z)被称为联合概率，p(x|z)被称为似然（likelihood），p(z)被称为先验概率（prior），p(x)被称为evidence
爱叫啥叫啥去·2019-10-28 09:41

极大似然小结

贝叶斯概率首先看一下经典的贝叶斯公式：$$p(Y|X)=\frac{p(X|Y)p(Y)}{p(X)}$$其中，$p(Y)$称为先验概率($prior$)，即根据先验知识得出的关于变量$Y$的分布，$p(X|Y)$称为似然函数（$likelihood
飞剑客阿飞·2019-10-14 21:41

GAN生成的评价指标 Evaluation of GAN

——用generator产生数据的likelihood，越大越好。但是GAN中的generator是隐式建模，所以只能从P_G中采样但没法根据pdf算likelihood。
王朝君BITer·2019-09-03 20:00

朴素贝叶斯(NaïveBayes)

P(X)P(Y|X)=\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X∣Y)P(Y)其中:P(Y)为先验概率(prior);P(X|Y)为在样本为Y的前提下，X的条件概率是(likelihood
Datawhale·2019-07-05 10:33

理解 softmax 和 NLL 损失函数 (the negative log-likelihood) 以及求导过程

本文转载自https://ljvmiranda921.github.io/notebook/2017/08/13/softmax-and-the-negative-log-likelihood/有空了再翻译一下吧
随风秀舞·2019-04-08 17:53

《统计学习方法》学习笔记（第九章）

EM算法及其推广Likelihood&Maximumlikelihood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，
Hhhhuply·2019-04-03 17:13

似然与概率的区别、联系

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
无名wxd·2019-04-01 22:59

贝叶斯决策理论

BayesianBayes'sTheoremprior:likelihood:posterior:OptimalBayesDecisionRule:minimizetheprobabilityoferror
cccshuang·2019-03-14 09:21

最大似然估计（MLE）的一些公式与定理（python实践）

https://blog.csdn.net/jiangjunshow单参的情况给定观察集D=(Fi,ei)deflog_likelihood(theta,F,e):   return-.5*np.sum
阿拉斯加的狗·2019-02-25 15:38

NLP————在神经网络中CRF的使用

在我的项目中有两处用到了CRF：1.在双向LSTM进行输出之后计算loss时，要使用到crf_log_likelihood函数。这个函数是tensorflow.contrib.crf提供的。
coder_Gray·2019-01-16 17:08

NLP————在神经网络中CRF的使用

在我的项目中有两处用到了CRF：1.在双向LSTM进行输出之后计算loss时，要使用到crf_log_likelihood函数。这个函数是tensorflow.contrib.crf提供的。
coder_Gray·2019-01-16 17:08

最大似然估计的理解(Maximum likelihood estimation）

下午看了半天这个玩意，翻了好几篇文章都感觉很跳跃，最后结合着看终于看明白了。。。赶紧记录下来，省的以后又忘了。。。直观理解先上个wiki里的定义：Instatistics,maximumlikelihoodestimation(MLE)isamethodofestimatingtheparametersofastatisticalmodel,givenobservations.MLEattempt
OldBibi·2018-12-26 20:44

统俗讲义之——如何计算统计功效(Statistical Power)

统计功效，是用来描述，在你的实验研究中，你的统计检验正确的‘拒绝’你的“零假设”（Ho），的概率（这里概率的原英文是likelihood，译作可能性，但个人决定用概率更直观描述统计功效是个啥。）
年青的海岸·2018-12-18 03:43
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