likelihood

对数似然函数值/最大近然估计/log likelihood

对数似然函数值/最大近然估计/loglikelihood  在参数估计中有一类方法叫做“最大似然估计”,因为涉及到的估计函数往往是是指数型族,取对数后不影响它的单调性但会让计算过程变得简单,所以就采用了似然函数的对数,称“对数似然函数”。  根据涉及的模型不同,对数函数会不尽相同,但是原理是一样的,都是从因变量的密度函数的到来,并涉及到对随机干扰项分布的假设。最大似然估计法的基本思想  极大似然原
whitenightwu·2018-10-20 13:06

机器学习-极大似然估计

似然（likelihood），其实就是可能性的意思。体重为5kg的猫是橘猫的可能性是多少？在这里我们称为体重为5kg是橘猫的似然是多少？
Meanlay·2018-09-29 20:06

贝叶斯分类器：机器学习背景下浅聊自己对先验、后验、likelihood、Evidence与贝叶斯公式的理解

贝叶斯分类器直观看就是一个由在样本集D上学习到的后验概率和likelihood组成的计算公式，在测试阶段，将输入测试样本的feature带入可以计算
Trasper1·2018-08-20 22:07

Maximum Likelihood Estimation极大似然估计

WelcomeToMyBlog贝叶斯公式现通过分类问题解释贝叶斯公式:1.pngP(c)是类别c的先验(prior)概率P(x|c)是似然概率(likelihoodprobability),或者说是样本x相对于类别c的类条件概率(class-conditionalprobability)P(x)是用于归一化的证据(evidence)因子,通过全概率公式将P(x)展开,即上式第二个等号右边分母,固定
LittleSasuke·2018-08-08 10:35

为什么高斯分布中考虑对数似然而不是似然？

原文链接：https://math.stackexchange.com/questions/892832/why-we-consider-log-likelihood-instead-of-likelihood-in-gaussian-distribution
best___me·2018-07-20 11:08

极大似然估计 —— Maximum Likelihood Estimation

1引入机器学习中，经常会遇到极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)这个名词，它的含义是什么？它能够解决什么问题？我们该如何理解并使用它？本篇就对此进行详细的阐述和回答。举一个最简单直观的例子，假设投掷硬币，我们每次投掷的结果只有两种：一正一反，古往今来，无数的实验和直觉告诉我们，投硬币这件事情正反两面的概率就是五五分，即正面概率0.5，反面概率也是0.5。然
hellozhxy·2018-07-04 20:44

李航-第9章EM算法及其推广

关于概率和似然：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，
瘦长的丰一禾·2018-06-19 09:03

极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate Method）

#定义极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称最大概似估计或最大似然估计：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样的结果的参数值。思想：已经拿到很多个样本，这些样本值已实现，最大似然估计就是找参数估计值，使得前面已经实现的样本值发生概率最大。本质：其是一种概率论在统计学的应用，是参数估计的方法之一；其是一种粗略的数学期望，要知道它的误差大小还要
MadJieJie·2018-04-13 11:41

PyTorch Exercise: A new loss function for discriminative tagging

学习PyTorch教程，其中biLSTM-CRF中给出了Exercise，此处解决方案为：在classBiLSTM_CRF中添加成员函数neg_log_likelihood2()，使用viterbi译码的得分与
CrazyBull2012·2018-02-27 11:39

零基础入门深度学习四：生成模型

Generative美[ˈdʒɛnərətɪv,-əˌre-]:能生产的，有生产力的；生殖的；Model美[ˈmɑdl]:模型likelihood[ˈlaɪkliˌhʊd]:似然函数Maximum美[ˈmæksəməm
wind_liang·2018-02-07 18:47

Parzen Window and Likelihood

KerneldensityestimationviatheParzen-RosenblattwindowmethodGenerativeAdversarialNetscodeNiceexplanation对Ian提到的采用GassianParzenWindow去拟合G产生的样本并估计对数似然性(即给予观察样本，判断模型正确的可能性)如何实现的原理很感兴趣？于是找到源代码parzen_ll.py来看
Nianzu_Ethan_Zheng·2018-01-30 23:04

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
凤⭐尘·2017-10-07 20:14

似然函数（likelihood）、最大似然函数、最小二乘解

在英语语境里，likelihood和probability的日常使用是可以互换的，都表示对机会(chance)的同义替代。
guoyunfei20·2017-09-21 16:07

[转]一个贝叶斯（动态线性）模型的应用实例？

贝叶斯的思想，核心在于，先验（priori），从观察数据得到的似然（likelihood,orevidence）,后验（posterior）。
tony2278·2017-09-18 20:46

文档排序模型--查询似然Query Likelihood

在概率模型中，我们定义排序函数是基于文档与查询之间的相关度、可能性来做的。f(d,q)=p(R=1|d,q),R∈{0,1}。概率模型有几个小分类：经典概率模型——>BM25语言模型LanguageModel—–>QueryLikelihoodDivergencefromrandomness—–>PL21查询似然算法语言模型的假设是：p(R=1|q,d)≈p(q|d,R=1)，文档与查询相关的概率
makeadate·2017-09-02 22:07

AMCL介绍及参数说明

使用以下算法：sample_motion_model_odometry，beam_range_finder_model，likelihood_field_range_finder_
Forrest-Z·2017-03-17 17:52

似然函数（Likelihood function）是什么

alikelihoodfunction(oftensimplythelikelihood)isafunctionoftheparametersofastatisticalmodelgivendata.Likelihood
caimouse·2017-03-03 17:57

机器学习统计篇——指数族exponential family 和 似然likelihood

这一篇估计会是非常长时间积累的博客。RandomSampleiid概念：如果X1,...Xn彼此之间相互独立的变量，并且每一个变量Xi的边缘概率pdf或pmd都是一样的函数f(x)，那么我们就把变量X1,...Xn称作是f(x)的随机取样。也可以说，X1,...Xn是independentandidenticallydistrubutedrandomevariables（独立同分布），且pdf或p
lscHacker·2017-02-22 03:25

Kaldi 学习总结

0.看语音识别相关英文著作时,word的理解1.声学训练时，HMM，GMM都用在什么地方2.P(W|O)的深入理解likelihood的简单理解:P(O|W):给定O,调整W，使得P(O|W)最大3.语音识别过程理解参看这个链接就可以了
会飞行的小蜗牛·2017-02-16 17:26

最大似然估计log likelihood

loglikelihood——对数似然函数值在参数估计中有一类方法叫做“最大似然估计”,因为涉及到的估计函数往往是是指数型族,取对数后不影响它的单调性但会让计算过程变得简单,所以就采用了似然函数的对数,称“对数似然函数”.根据涉及的模型不同,对数函数会不尽相同,但是原理是一样的,都是从因变量的密度函数的到来,并涉及到对随机干扰项分布的假设.最大似然估计法的基本思想极大似然原理的直观想法是：一个随机
chloezhao·2016-12-14 21:20

最大似然估计log likelihood

loglikelihood——对数似然函数值在参数估计中有一类方法叫做“最大似然估计”,因为涉及到的估计函数往往是是指数型族,取对数后不影响它的单调性但会让计算过程变得简单,所以就采用了似然函数的对数,称“对数似然函数”.根据涉及的模型不同,对数函数会不尽相同,但是原理是一样的,都是从因变量的密度函数的到来,并涉及到对随机干扰项分布的假设.最大似然估计法的基本思想极大似然原理的直观想法是：一个随机
chloezhao·2016-12-14 21:20

【机器学习之小算法】最大似然法 Maximum Likelihood Method

注：转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ecfd9d90100lh1c.html和http://blog.csdn.net/bingduanlbd/article/details/24384771感谢原作者最大似然法是要解决这样一个问题：给定一组数据和一个参数待定的模型，如何确定模型的参数，使得这个确定参数后的模型在所有模型中产生已知数据的概率最大。通俗一点讲，就是
YWP_2016·2016-11-17 08:03

数学---概率与似然

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。概率是给定某一参数值，求某一结果的可能性。
Chem0527·2016-06-28 14:33

极大似然估计（maximum likelihood estimination）教程

极大似然估计法是求点估计的一种方法，最早由高斯提出，后来费歇尔（Fisher）在1912年重新提出。它属于数理统计的范畴。      大学期间我们都学过概率论和数理统计这门课程。      概率论和数理统计是互逆的过程。概率论可以看成是由因推果，数理统计则是由果溯因。用两个简单的例子来说明它们之间的区别。      由因推果（概率论）例1：设有一枚骰子，2面标记的是“正”，4面标记的是“反”。共投
chenjianbo88·2016-05-07 21:00

RBM中的Pseudo-likelihood的理解

最近在看RBM的theano代码，看到pseudo-likelihood卡了一会，这个之前看RBM理论没有看到过。它解释的有点跳跃，我拿笔推导了一下，发现这个还是很有亮点的。
h272377502·2016-04-28 22:16

似然和对数似然Likelihood & LogLikelihood

Oneofthemostfundamentalconceptsofmodernstatisticsisthatoflikelihood.Ineachofthediscreterandomvariableswehaveconsideredthusfar,thedistributiondependsononeormoreparametersthatare,inmoststatisticalapplic
garfielder007·2016-03-02 12:59

最大似然预计（Maximum likelihood estimation）

一、定义  最大似然预计是一种依据样本来预计模型參数的方法。其思想是，对于已知的样本，如果它服从某种模型，预计模型中未知的參数，使该模型出现这些样本的概率最大。这样就得到了未知參数的预计值。二、过程  举例而言，我们要统计全国人口的体重，首先如果全国人口的体重服从正态分布，但均值和方差未知。因为我们没有那么多的人力和物力来统计，因此我们能够採样，通过最大似然预计的方法来评估这个正态分布的均值和方差
phlsheji·2016-02-20 19:00

Caffe傻瓜系列(4):其它常用层及参数

softmax是一个分类器，计算的是类别的概率（Likelihood），是LogisticRegression的一种推广。LogisticReg
langb2014·2016-01-04 18:00

Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数

softmax是一个分类器，计算的是类别的概率（Likelihood），是LogisticRegression的一种推广。LogisticRegre
qq_26898461·2016-01-01 17:00

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
qq_18343569·2015-11-22 21:00

ML| EM

What's xxx The EM algorithm is used to find the maximum likelihood parameters of a statistical model
·2015-11-13 13:18

PAML 4: Phylogenetic Analysis by Maximum Likelihood

PAML 4: Phylogenetic Analysis by Maximum Likelihood 【摘要】 PAML, currently in version 4, is a package
·2015-11-12 22:38

Study notes for Expectation Maximum Algorithm

Introduction The EM algorithm is an efficient iterative procedure to compute the maximum likelihood
·2015-11-12 20:33

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
·2015-11-12 18:39

Likelihood principle

Likelihood principle From Wikipedia, the free encyclopedia   In statistics, the 
·2015-11-12 18:37

最大似然估计

“似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译，“似然”用现代的中文来说即“可能性”。故而，若称之为“最大可能性估计”则更加通俗易懂。 　　最大似然法明确地使用概率模
·2015-11-11 16:09

似然 似然函数 最大似然估计

似然 “似然”是对likelihood 的一种较为贴近文言文的翻译．“似然”用现代的中文来说即“可能性”。
·2015-11-08 10:41

7.13 概率图模型和半监督学习 （阅读文章：People on Drugs: Credibility of User Statements in Health Communities）

一、似然函数 likelihood function 现在假设我们有 N 个数据点，并假设它们服从某个分布（记作 p(x) ），现在要确定里面的一些参数的值，使得由这些参数确定的分布函数生成的这些数据点的概率最大
·2015-11-05 08:42

关于CLL和AUC

1、CLL( conditional log-likelihood) 条件对数似然性，它能直接衡量通过优化近似方法估计出来的概率分布的质量。
·2015-11-02 19:28

似然函数——likelihood function

维基百科的对似然函数的解释非常清楚细致： http://zh.wikipedia.org/zh-hans/似然函数 如果万一维基百科中文也被强了，还有这个，一样的： http://longmans1985.blog.163.com/blog/static/706054752011223211638/ 概述： 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。“似然性”与“
·2015-11-02 14:07

损失函数

一、对于回归问题，基本目标是建模条件概率分布p(t|x) 利用最大似然的方式:negative logarithm of the likelihood     
·2015-11-02 09:05

GMM-HMM语音识别模型 原理篇

HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马？如何用GMM求某一音素（phoneme）的概率？ 3.
·2015-11-01 12:49

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。    
·2015-11-01 09:04

对cost函数的概率解释

这篇博文主要讲解Likelihood对回归模型的Probabilistic interpretation。
·2015-10-31 08:04

估计理论—从经典到贝叶斯

1.从最大似然估计看经典估计理论     最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种很经典的估计方法。
·2015-10-29 08:07

关于Likelihood 和 Probability的差别

Maximum likelihood和Bayesian inference是目前谱系分析（phylogenetic analyses）常用的两种方法。
·2015-10-21 11:50

Maximum Likelihood (MLE) & Maximum a posteriori (MAP)的分別

有趣且浅显易懂的举例 刚刚在找MAP的资料，无意中找到有人写的一个有趣的文章，拿减肥当例子真的是浅显易懂 XD 如果拿 Artificial Intelligence: A Modern Approach (ISBN-10: 0137903952, ISBN-13: 978-0137903955 , find it in Amazon)这本书里头的例子来说的话是这样： 假设有五个袋子，
·2015-10-21 11:42

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？
u013538664·2015-04-18 02:00

Linux命令

Hive表读取数据hive -e "select * from app.log_likelihood1 limit 150000;" > sku15w查看文件有多少行wc -l filenamecpu核数
敏事慎言·2015-04-16 23:00

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）

参考资料[1]    盛骤,谢式千,潘承毅.概率论和数理统计[J].2001.[2]    https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood[3]    
zhangyalin1992·2014-11-15 17:00
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