https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood_estimation http://mathworld.wolfram.com/MaximumLikelihood.html
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2016-12-08 23:12:00
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1. Maximun likelihoodSuppose there is a sample x1, x2, …, xn of n independent and identically
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2023-06-29 10:01:40
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假设我们有一组独立同分布（IID）的观察数据X1X2XnX1X2Xn，它们的分布由参数θ\thetaθ决定。似然
原创
2024-07-27 12:01:03
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所有变量都占着内存，变量什么时候占着内存，什么时候从内存消失，这叫做变量的生存周期。按照变量的生存周期分类有：1、自动变量auto2、静态变量static3、寄存器变量register4、外部变量extern auto和static变量是重点变量作用域有时候变量还未消亡，你却不能使用它，这就是变量作用域在作怪。按照变量作用域分局部变量和全局变量。没有什么关键字修饰，只看你在什
1. 似然函数基本定义
令 X1,X2,…,Xn 为联合密度函数 f(X1,X2,…,Xn|θ)，给定观测值 X1=x1,X2=x2,…,Xn=xn，关于 θ 的似然函数（likelihood function） 定义如下：
L(θ)=L(θ|x1,x2,…,xn)=f(x1,x2,…,xn|θ)
似然函数该怎么理解呢：
似然函数不是概率密度函数；
似然函数既可作为 frequenti
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2017-07-09 10:34:00
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首先，在试图弄懂AUC和ROC曲线之前，一定，一定要彻底理解混淆矩阵的定义！！！混淆矩阵中有着Positive、Negative、True、False的概念，其意义如下：称预测类别为1的为Positive（阳性），预测类别为0的为Negative（阴性）。预测正确的为True（真），预测错误的为False（伪）。对上述概念进行组合，就产生了如下的混淆矩阵：然后，由此引出True Positive
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种在统计学中常用的参数估计方法。它的目标是通过最大化给定观测数据的似然函数，从而估计出最可能的参数值。在R语言中，我们可以通过以下步骤来实现最大似然估计。
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备好观测数据。假设我们有一个包含n个观测值的样本数据集，记为x1, x2, ..., xn。
## 2. 假设模
原创
2024-01-07 08:03:34
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欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会
原创
2022-07-18 15:57:21
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机器学习的问题可以分为两步，一是modeling/inference，二是predicting。modeling就是试图为数据/visible variable(s)/training set做出解释——找出数据产生的模型distribution/模式pattern（数据与所属类别的关系、数据与regression的关系）；predicting是利用这种解释来做决策——对具体的new data进行...
原创
2021-08-25 15:22:33
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1）Likelihood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，
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2013-04-27 17:10:00
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Welcome To My Blog 贝叶斯公式现通过分类问题解释贝叶斯公式: P(c)是类别c
原创
2023-01-18 10:23:56
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1、Sampler首先需要知道的是所有的采样器都继承自Sampler这个类，如下：可以看到主要有三种方法：分别是：__init__: 这个很好理解，就是初始化 __iter__: 这个是用来产生迭代索引值的，也就是指定每个step需要读取哪些数据 __len__: 这个是用来返回每次迭代器的长度class Sampler(object): r"""Base class ...
原创
2021-08-13 09:20:48
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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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之前看书上的一直不理解到底什么是似然，最后还是查了好几篇文章后才明白，现在我来总结一下吧，要想看懂最大似然估计，首先我们要理解什么是似然，不然对我来说不理解似然，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
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2021-08-31 14:06:46
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Likelihood evaluation failed with fault 333 ; trying with reduced updatesasreml软件报错：Likelihood evaluation failed with fault 333 ; trying with reduced updatesError in asreml(trait1 ~ Block/Rep, random = ~vm(ID, ainv), data = nested) :ASReml failed to b
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2021-06-04 22:05:05
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Likelihood evaluation failed with fault 333 ; trying with reduced updatesasreml软件报错：Likelihood evaluation failed with fault 333 ; trying with reduced updatesError in asreml(trait1 ~ Block/Rep, random = ~vm(ID, ainv), data = nested) :ASReml failed to b
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2022-01-24 15:39:48
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# 机器学习中的Likelihood值
在机器学习中，我们经常使用likelihood值来评估模型对观测数据的拟合程度。它是统计学中的一个重要概念，用于衡量模型参数对观测数据的解释能力。在本文中，我将向你介绍机器学习中likelihood值的概念和计算方法，并提供相应的代码示例。
## Likelihood值的概念
在机器学习中，我们通常将观测数据表示为X，模型参数表示为θ。Likeliho
原创
2023-07-12 06:06:28
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标题：Experience Replay with Likelihood-free Importance Weights；发表：PMLR 2022；领域：强化学习 —— Experience Replay
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2022-11-27 10:29:45
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本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归工艺本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！“二型最大似然”（Type II Maximum Likelihood）通常与经验贝叶斯方法（Empirical Bayes Methods）相关联，特 ...
