likelihood

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。“似然性””与“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“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，对有关事物的性质的参数进行估计。在这种意义上，似然函数可以理解为条件概率的逆反。似然函数定义为：，
Kidd-Liu·2014-10-09 22:46

最大似然估计（Maximum likelihood estimation）

一、定义  最大似然估计是一种根据样本来估计模型参数的方法。其思想是，对于已知的样本，假设它服从某种模型，估计模型中未知的参数，使该模型出现这些样本的概率最大。这样就得到了未知参数的估计值。二、过程  举例而言，我们要统计全国人口的体重，首先假设全国人口的体重服从正态分布，但均值和方差未知。由于我们没有那么多的人力和物力来统计，因此我们可以采样，通过最大似然估计的方法来评估这个正态分布的均值和方差
u014313009·2014-10-05 12:00

amcl

特别是，我们使用以下的算法：sample_motion_model_odometry,beam_range_finder_model,likelihood_field_range_f
无穷山色·2014-09-17 19:47

amcl

特别是，我们使用以下的算法： sample_motion_model_odometry,beam_range_finder_model,likelihood_field_range_
dxuehui·2014-09-17 19:00

【机器学习算法-python实现】最大似然估计(Maximum Likelihood)

1.背景最大似然估计是概率论中常常涉及到的一种统计方法。大体的思想是，在知道概率密度f的前提下，我们进行一次采样，就可以根据f来计算这个采样实现的可能性。当然最大似然可以有很多变化，这里实现一种简单的，实际项目需要的时候可以再更改。博主是参照wiki来学习的，地址请点击我这里实现的是特别简单的例子如下（摘自wiki的最大似然）离散分布，离散有限参数空间[编辑]考虑一个抛硬币的例子。假设这个硬币正面
李博Garvin·2014-08-25 11:02

【机器学习算法-python实现】最大似然估计(Maximum Likelihood)

1.背景      最大似然估计是概率论中常常涉及到的一种统计方法。大体的思想是，在知道概率密度f的前提下，我们进行一次采样，就可以根据f来计算这个采样实现的可能性。当然最大似然可以有很多变化，这里实现一种简单的，实际项目需要的时候可以再更改。    博主是参照wiki来学习的，地址请点击我      这里实现的是特别简单的例子如下（摘自wiki的最大似然）离散分布，离散有限参数空间[编辑]考虑一
gshengod·2014-08-25 11:00

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？
abcjennifer·2014-05-28 20:00

Item 45: Minimize the scope of local variables

scope of local variables, you increase the readability and maintainability of your code and reduce the likelihood
leonzhx·2014-04-14 23:00

参数估计（极大似然估计，极大后验概率估计，贝叶斯估计）

参数估计是学习一主题模型为基础的文本分析的先决条件，很多人直接看PLSA和LDA，看的云里雾里的，因为里面有很多的概率方面的术语和公式，比如likelihood，后验概率，共轭等。
u013884727·2014-04-12 17:00

学习之恍然大悟时刻：最大似然法

http://www.ccthere.com/article/1522559 最大似然法,英文名称是Maximum Likelihood Method，在统计中应用很广。
penergy·2014-04-10 16:00

variational inference

theta:orgparameter,theta_P:variationalparameter1.goal:估计p(z|x)2.找p(x|theta)likelihood的lowerbound，再max
xyqzki·2013-12-19 10:00

maximum likelihood weakness

1.MaximunlikelihoodSupposethereisasamplex1,x2,…,xnofn independentandidenticallydistributedobservations,comingfromadistributionwithanunknownpdfƒ_0(.).Itishoweversurmisedthatthefunctionƒ0belongstoacerta
xyqzki·2013-08-29 20:00

最大似然估计(Maximum likelihood estimation)

zzfrom http://www.cnblogs.com/liliu/archive/2010/11/22/1883702.html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
wuwuwuwuwuwuwuwu·2013-05-30 14:00

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。
rk2900·2013-05-28 14:00

Bayes Classifier 分类

BayesClassifier分类在模式识别的实际应用中，贝叶斯方法绝非就是post正比于prior*likelihood这个公式这么简单，一般而言我们都会用正态分布拟合likelihood来实现。
xlm289348·2013-05-03 16:00

Bayes Classifier 分类

Bayes Classifier 分类 在模式识别的实际应用中，贝叶斯方法绝非就是post正比于prior*likelihood这个公式这么简单，一般而言我们都会用正态分布拟合likelihood来实现
runfeel·2013-05-03 16:00

EM算法简介

Expectation-Maximization(EM)算法用于maximum-likelihood  parameterestimation类问题EM算法的目标是找出有隐性变量的概率模型的最大可能性解
gxuan·2012-11-08 21:00

剑桥雅思3_THE CONCEPT OF ROLE THEORY

：Therolesetshouldincludeallthosewithwhomtheindividualhasmorethantrivialinteractions.  2.likelihood n.
w18767104183·2012-10-29 17:00

先验与后验

prior、posterior和likelihood是贝叶斯统计模型的几个核心字眼，prior和posterior都是关于参数的分布，prior是我们所假设的参数本来的分布，而posterior则是在观察到训练数据之后得到的条件分布
workerwu·2012-09-27 01:00

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_xu·2012-05-07 14:00

数学观点

什么是似然函数 也就是最可能（likelihood）的函数。"似然"这个名字太文绉绉的了。  正态分布： 正态分布不是定义出来的，而是推导出来的。 
poson·2011-04-27 08:00

答复: 不用构造方法也能创建对象

Java, Second Edition的第74条 引用 A second cost of implementing Serializable is that it increases the likelihood
RednaxelaFX·2010-12-23 12:00

最大似然估计（maximum likelihood）

参考资料：   http://wenku.baidu.com/view/d5aeb11b6bd97f192279e9ad.html
yihaizhiyan·2010-12-21 20:00

很好的例子理解区别 Maximum Likelihood (ML) & Maximum a posteriori (MAP)

By Maximum Likelihood(ML)，则A女士最大机会节食。
wodamazi·2010-10-04 03:00

编程调试

实现gaussian-wishart分布的采样和likelihood的计算，predictive的计算。
caoeryingzi·2010-07-20 16:00

程序调试

这两天正式开始调试程序，昨天调试的结果仍然是计算过程中出现的某些计算量很大，这个不是什么好事，最后在求likelihood时，就得到了0，问题现在就出在这里了。 
caoeryingzi·2010-07-08 10:00

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。
wqvbjhc·2010-05-13 21:00

最大似然估计

参考： 设f(y, θ)为随机变量Y的概率密度函数（PDF），θ为该PDF的参数，Y1、Y2、…、Yn为观测到的一个随机样本，则θ的最大似然估计量（Maximum Likelihood Estimator
poson·2009-10-21 22:00

What the Spring likelihood Framework will be

Are you the Spring* Framework advocator? We can explore those common parts, whichever the Spring* are implemented by Java, dotNET, Ruby or others.   1. Spirited community (No matter it is Gener
jeffrey_gao·2009-04-15 16:00

无题

制约Initial第一次，最初的Obtain获得Observes观察Reference参考Unique独一的Instance实例Comprehensive综合Approach办法Potential潜在的Likelihood
本田世纪梦·2008-12-07 19:39

Risk, Threat, Vulnerability

• "Risk" is the likelihood that a specific threat will exploit a certain vulnerability, &
ihuashao·2008-01-18 04:00

Risk, Threat, Vulnerability

• "Risk" is the likelihood that a specific threat will exploit a certain vulnerability, &
javababy1·2008-01-18 04:00

使用eviews做线性回归分析

1表示拟合越好，>0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，解决这个问题使用来调整 Adjust R-seqaured() S.E of regression回归标准误差 Log likelihood
eyejava·2007-12-29 11:00
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