Tensorflow2.0笔记本博客为Tensorflow2.0学习笔记，感谢北京大学微电子学院曹建老师目录Tensorflow2.0笔记4 损失函数4.1 均方误差损失函数4.2 交叉熵损失函数4.3 自定义损失函数4 损失函数 神经网络模型的效果及优化的目标是通过损失函数来定义的。回归和分类是监督学习中的两个大类。4.1 均方误差损失函数 均方误差（Mean Square Error）是回归问
对数似然函数值/最大近然估计/log likelihood 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
前言本文中对论文的构建网络部分通读，训练部分暂时忽略，代码构建同样只做网络构建，不进行训练测试和预测（或许会另写一篇）。理论论述卷积网络配置有A-E6种，权重层不断增加。 表二是不同配置的参数的数量。网络结构论文中的网络结构解析2.1 ARCHITECTURE输入224*224的RGB图片。 唯一的预处理是输入的图片的每个像素点减去训练集的平均RGB值。 使用3*3的过滤器。 在其中一个配置，甚至
期望对数似然和对应的估计量 我们可以通过计算KL信息来评估给定模型的合适性。 但是，KL信息在真实建模中只能在有限的几个例子中使用，因为KL信息包含了未知分布，这使得KL信息不能被直接计算。KL信息可以被分解为 此外，等式右边的第一项是一个常数，因为它仅仅依赖于真实模型，显然为了比较不同的模型，仅考虑上式的第二项即可。 这一项被称为期望对数似然（expected log-likelihood）.
温馨提示：代码运行过程中，有任何问题可留言，定答复！#有一种方法可以看出逻辑斯蒂回归和线性回归之间的联系，
#逻辑斯蒂回归就是以对数发生比 为响应变量进行线性拟合，即log(P(Y)/1 P(Y)) =B0+B1x。
#这里的系数是通过极大似然估计得到 的，而不是通过OLS。
#极大似然的直观意义就是，我们要找到一对B0和B1的估计值，使它们产生 的对观测的预测概率尽可能接近Y的实际观测结果，
似然函数似然函数是给定联合样本值x下关于未知参数θ的函数： 等式右边表明在给定θ时，x出现的可能性大小。 类似于当x∈X时 如果X时离散的随机变量 ，即代表了在参数θ下随机向量X取到x的可能性，也可以称为概率质量函数。 当X为连续随机变量时，那么f(x|θ)为给定θ下x的概率密度函数。等式左边表明在给定样本x时，对于不同的θ，那个θ可以使x出现的可能性最大。 （这里的参数θ可以参照后面极大
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”。 似然函数设总体X服从分布P(x；θ)（当X是连
似然函数：在已经抽到这一组样本X的条件下，估计参数θ的值，θ代表指定的分布参数。最大似然估计可看作是一个反推，通常根据已知条件推算结果，而最大似然估计是已知结果，然后寻求使该结果出现的可能性最大的条件，以此作为估计值。极大似然估计，概率论在统计学的应用，参数估计的方法之一。已知某个随机样本满足某种概率分布(即已知样本符合某种分布)，但具体参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果
One of the most fundamental concepts of modern statistics is that of likelihood. In each of the discrete random variables we have considered thus far,
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2016-03-01 18:53:00
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”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对
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2023-08-11 15:47:21
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从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念:
最大似然估计常用于利用已知的样本结果,反推最有可能导致这一结果产生的参数值,往往模型结果已经确定,用于反推模型中的参数.即在参数空间中选择最有可能导致样本结果发生的参数.因为结果已知,则某一参数使得结果产生的概率最大,则该参数为最优参数.
似然函数:
为了便于分析和计算,常使用对数似然函数:1. log
020.ht
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2017-05-01 16:44:00
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逻辑回归（对数几率回归）逻辑回归是一种分类算法，不是回归算法，因为它用了和回归类似的思想来解决了分类问题。一句话总结逻辑回归：“逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的”。1.广义线性模型我们先来看看线性回归模型：但是假设我们认为实例所对应的输出标记是在指数尺度上变化，那么就可以将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标：这就是“对数线性
https://math.stackexchange.com/questions/892832/why-we-consider-log-lik
原创
2022-09-19 10:15:27
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文章目录第三章：学习参数通过推断学习极大似然法经验分布和模型分布是怎么关联的？最大似然法R语言实现 第三章：学习参数本章的所有例子基于条件独立假设（iid） 构建概率图模型大致需要3个步骤：定义随机变量，即图中节点定义图的结构定义每个局部分布的数值参数设D为数据集，θ为图模型的参数，似然函数为，即给定参数下观测数据集的概率，那么最大似然估计就是要找出参数θ。可以写作 如果想要更准确地刻画θ，
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2023-09-03 16:41:38
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以前上学的时候对似然函数什么的一看到就头疼，最近专门研究了一下，写一下自己的总计，后序会是与似然函数先骨干的GMM和HMM的总结。经典理解： 设总体的概率模型为F(x|θ)。为了说明的方便，暂假定只有一个未知参数，X1，X2，……，Xn是容量为 n 的随机样本（大写X），实际观测到的样本观测值（小写x）为 Xl=x1，X2=x2，……，Xn=xn 。把同各Xi对应的密度函数或概率函数
R 中进行对数变换说明：这篇文章是我在学习 R 时看到的，感觉很有用，就翻译了过来～～ —– 正文分割线 —–当数据分布大致对称时，用均值和标准差对数据进行归一化是非常有意义的。在本文中，基于第4章 实用数据科学与R，作者展示了一种可以使某些分布更加对称的转换。是否对数据进行转换可能取决于你要使用的建模方法。例如，对于线性回归和逻辑回归，理想情况下你希望输入变量和输出变量之间的关系近似为线性，也
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2023-06-25 13:41:20
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面向统计模型参数统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。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：L(θ|x)=P(X=x|θ)。似然函数在推断统计学（Statistical inference）中扮演重要角色，尤其是在参数估计方法中。在教科书中，似然常常被用作“概率”的同义词。但是在统计学中，二者有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变
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
1. 二项分布
二项分布也叫 0-1 分布，如随机变量 x 服从二项分布，关于参数 μ（0≤μ≤1），其值取 1 和取 0 的概率如下：
{p(x=1|μ)=μp(x=0|μ)=1−μ
则在 x 上的概率分布为：
Bern(x|μ)=μx(1−μ)1−x
2. 服从二项分布的样本集的对数似然函数
给定样本集 D={x1,x2,…,xB} 是对随机变量 x 的观测值，假定样本
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2017-07-19 18:11:00
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