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>似然
似然
樣本
函式
觀測
總體
如何理解似然函式?
也就是說,這樣定義的似然函式,就是把手中得到的樣本觀測值實現的“機率密度或機率”,即“似然程度”看成是未知引數θ的函式...
國際
2017-01-06
估計
引數
似然
函式
估計量
茆詩松的機率論與數理統計(第六章)
相關性質:由於”最大似然估計法“得到的結果(估計量)為一個含有未知引數的代數方程,不一定有顯式解,因此研究它的無偏性、相合性比較困難...
娛樂
2020-02-10
似然
函式
估計
Possion
密度
茆詩松《高等數理統計》課後習題解答(8)第2章·點估計·41-50題
證:似然函式:,對數似然函式:,求偏導並令其為0,得似然方程組:第一個方程要求,第二個方程要求,這就產生了矛盾,故似然方程組無解,故的極大似然估計不存在...
娛樂
2021-04-22
估計
貝葉斯
樣本
似然
樣本量
機器學習理論基礎(1)-最大似然估計和貝葉斯估計
注意,貝葉斯估計和極大似然估計最大不同的地方在於:貝葉斯估計認為未知引數 #FormatImgID_10# 本身服從一定的機率分佈,也就是說也是有,我們需要找到樣本資訊已經發生的情況下,哪一個發生的機率最大...
娛樂
2019-11-22
積分
方程組
fx
拼在一起
似然
22考研數一張宇四套捲過關版卷四總結
先令fx=1可以排除C和D,再令fx=x,利用對稱性算出三重積分是0,所以排除BT4:這道題有點沒搞懂為什麼偏導數等於0的好像算不出來,不過這種題做了很多次很大機率都是選可微連續偏導數存在,下次蒙這個應該正確率很高T5:把所有的β拼在一起利...
娛樂
2021-10-17
貝葉斯
機率
先驗機率
後驗
似然
貝葉斯視角下的機器學習
貝葉斯主義將未知引數視為隨機變數,引數在學習之前的不確定性由先驗機率描述,學習之後的不確定性則由後驗機率描述,這中間不確定性的消除就是機器學習的作用...
娛樂
2020-08-22
我們
定理
估計量
估計
似然
統計學筆記|數理統計知識點概要(2)
提供之前筆記的目錄:統計學筆記|數理統計知識點概要(1)下面我們開始本節的內容目錄正態總體的樣本均值與方差的分佈定理統計推斷引數估計(上)點估計估計量的評選標準矩估計法極大似然估計法小結正態總體的樣本均值與方差的分佈定理我們預先假設總體為,...
娛樂
2017-09-07
似然
總體
估計
樣本
引數
數理統計筆記·引數估計Ⅰ
矩估計的思想就是用樣本矩代替總體矩,設總體分佈為,則它的矩(以原點矩為例)另一方面,樣本較大時,應接近樣本矩,取就得到了關於的方程組,解方程組以其根作為的估計量...
娛樂
2018-12-26
似然
函式
估計
模型
貝葉斯
交叉熵損失函式和均方差損失函式引出
交叉熵、均方差損失函式,加正則項的損失函式,線性迴歸、嶺迴歸、LASSO迴歸等迴歸問題,邏輯迴歸,感知機等分類問題、經驗風險、結構風險,極大似然估計、拉普拉斯平滑估計、最大後驗機率估計、貝葉斯估計,貝葉斯公式,頻率學派、貝葉斯學派,機率、統...
娛樂
2019-07-14
似然
伯努利
分佈
交叉
函式
最小化交叉熵損失與極大似然
機器學習所使用的交叉熵損失函式與資訊理論裡的交叉熵略有不同:在機器學習看來,資訊理論裡的交叉熵僅僅是針對一個樣本的交叉熵,在機器學習進行最佳化時,會把所有樣本的交叉熵值做一個平均,即機器學習的交叉熵損失函式定義為:假設有N個樣本,因為交叉熵...
娛樂
2018-11-28
函式
損失
似然
交叉
loss
常見的損失函式(loss function)總結
二分類問題中的loss函式(輸入資料是softmax或者sigmoid函式的輸出):多分類問題中的loss函式(輸入資料是softmax或者sigmoid函式的輸出):(2)當使用sigmoid作為啟用函式的時候,常用交叉熵損失函式而不用均...
娛樂
2019-03-11
損失
函式
似然
平方
loss
分類問題中的損失函式
多說幾句說到這裡,自然而然就有一個問題:能不能設計一個分類模型,當使用平方損失時,損失函式關於引數是凸函式...
娛樂
2019-07-19
MSE
函式
模型
損失
似然
損失函式 | MSE
RMSE該統計引數,也叫回歸系統的擬合標準差,是MSE的平方根,計算公式為:Mean-Squared Loss的機率解釋假設我們的模型是二維平面的線性迴歸模型:,對於這個模型,我們定義損失函式為MSE,將得到如下的表示式:下面我們試著透過概...
娛樂
2018-04-15
函式
似然
損失
邏輯
二乘
邏輯迴歸之損失函式與最大似然估計
這就是前面說的選取的標準要容易測量,這就是邏輯迴歸損失函式為什麼使用最大似然而不用最小二乘的原因了...
娛樂
2018-03-19
似然
函式
白球
10
極大
極大似然函式、最小二乘、交叉熵之間的聯絡
可得時,似然函式取到極大值,因此我們認為白球佔總數70%時,10次抽球最可能出現7次白球...
娛樂
2018-07-15
似然
函式
正則
高斯分佈
引數
當我們最佳化損失函式時,我們在最佳化什麼
事實上,如果我們考慮更一般的分佈:不難得出:在迴歸問題中,如果我們用這個分佈作為預測值與目標值之間誤差的分佈:那麼,對應的損失函式為損失函式:如果我們認為引數的先驗服從該分佈:那麼,對應的正則項為正則項:當時,我們相當於加了一個範數的正則項...
娛樂
2018-02-04
似然
函式
樣本
分佈
假設
從最大似然估計出發,理解MSE和CrossEntropy
引入一個隨機變數來表示這一隨機性,則有:其中給定一個輸入變數,可以基於上述線性迴歸模型計算對應的目標觀察值的生成機率:因此,對於給定的由個樣本構成的資料集,其中,假設樣本之間獨立同分布(假設同2),該模型生成這一資料集的最大似然估計為:同樣...
娛樂
2021-04-18
似然
函式
交叉
MLE
估計
其實,交叉熵與最大似然估計很相似
最大似然估計(MLE)給定一堆資料,假如我們知道它是從某一種分佈中隨機取出來的,可是我們並不知道這個分佈具體的參,即“模型已定,引數未知”...
娛樂
2017-12-04
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