似然函数理解

最新推荐文章于 2024-09-18 04:18:57 发布
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原文链接：https://my.oschina.net/u/4013710/blog/2940983
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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：

（依据统计结果，确定参数θ）

概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。

例如，对于“一枚正反对称的硬币上抛十次”这种事件，我们可以问硬币落地时(此时已知硬币正反面对称，即是确定参数θ的)十次都是正面向上的“概率”是多少；而对于“一枚硬币上抛十次”，我们则可以问，这枚硬币正反面对称的“似然”程度是多少。

转载于:https://my.oschina.net/u/4013710/blog/2940983

似然函数
myc的博客
09-18 3540
似然函数：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。当给定输出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)L(\theta|x)=P(X=x|\theta)L(θ∣x)=P(X=x∣θ) 在推断统计学中，“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...
似然函数的理解
KAMITA的博客
06-03 1094
摘自Wikipedia,估计一个theta 让似然函数最大
决策树底层思想，决策树的损失函数与极大似然函数理解
weixin_45804601的博客
10-31 647
决策树底层思想，决策树的损失函数与极大似然函数理解
对数似然：对数似然函数-matlab开发
05-30
在机器学习和统计建模中，对数似然是...总的来说，理解和熟练掌握对数似然函数及其在MATLAB中的应用是提升数据分析和建模能力的关键步骤。通过不断的实践和学习，你可以更好地利用这一工具解决各种统计和机器学习问题。
轮廓似然函数及其应用_韩栋1
08-03
综上所述，轮廓似然函数及其应用的提出，不仅扩展了我们对统计建模的理解，也为实际问题的解决提供了更加灵活和强大的工具。通过轮廓似然函数的引入，统计模型的构建和参数估计过程将更加高效，能够更好地应对现实...
似然函数 Likelihood Function
06-05
### 似然函数 Likelihood Function #### 一、似然函数的概念 在机器学习与统计学领域中，似然函数（Likelihood ...通过对似然函数的理解和应用，我们可以更加准确地理解和解释数据，进而构建更加有效的预测模型。
机器学习数学基础（2）--最大似然函数
qiaoxinyu1989的博客
07-24 2573
概率是在给定的参数下，某个事件发生的可能性。它是未来事件发生的度量，通常用介于0和1之间的数值表示。
简单理解似然函数
weixin_43974261的博客
07-27 1973
似然函数 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。 对于函数P(x∣θ)，θ为已知，x为变量，该函数为概率函数， 理解为已知结果为 x ，参数为θ对应的概率。 所以似然函数可以看作是概率函数的另一个视角，它们的值是相等的。 ...
如何理解似然函数?
Arthur_Holmes的博客
02-06 847
HiTao计算机研究僧，运动爱好者240 人赞同了该回答这个是quora上的一个回答 What is the difference between probability and likelihood?在评论中这位老师将概率密度函数和似然函数之间的关系，类比成 和 之间的关系。详细翻译如下：2我们可以做一个类比，假设一个函数为 ，这个函数包含两个变量。如果你令b=2，这样你就得到了一个关于...
似然函数解释
qq_51011530的博客
09-18 4480
似然函数（Likelihood Function）是统计学中用于估计模型参数的一种函数。它描述了在给定模型参数的情况下，观测到当前数据的概率。简单来说，似然函数衡量的是模型参数值与数据之间的匹配程度。似然函数的值越大，表示在当前参数下数据出现的可能性越大。假设我们有一个参数为θ\thetaθ的模型，观测到的样本数据为Xx1x2xnXx1​x2​xn​，那么似然函数Lθ∣XLθ∣XLθ∣XPX∣θLθ∣XPX∣θX。
似然函数理解小记
jusuuuh的博客
03-21 494
以下是个人理解，仅供参考。 似然函数是什么 “似然”这两个字从中文看起来很难有个直观的理解。那么，在许多英文文章中被称作“likelihood”，这个单词直观的翻译过来是“（看起来）好像是”，这么一说可能就清楚一些，我们可以把似然这个词理解成好像是，可能是，那么我们就能够模糊的知道，似然函数是通过一种可能性最大化的思想来反推一些参数的。它其实是在我们已经知道结果的前提（条件）下，对某种参数进行反推...
对似然函数的理解
weixin_30955617的博客
09-19 1277
一直对贝叶斯里面的似然函数（likelihood function），先验概率（prior），后验概率（posterior）理解得不是很好，今天仿佛有了新的理解，记录一下。 看论文的时候读到这样一句话： 原来只关注公式，所以一带而过。再重新看这个公式前的描述，细思极恐。 the likelihood function of the parameters θ = {w,α,β} ...
什么是似然函数
最新发布
03-14
<think>好的，我现在需要帮用户理解似然函数的概念，尤其是在数学、统计学和机器学习中的应用。首先，我得先回忆一下自己关于似然函数的知识，确保没有记错的地方。 用户提到了三个引用，我需要仔细看一下这些引用内容。引用[1]和[2]都提到似然函数是关于统计模型参数的函数，用于表示参数的似然性，并且在最大似然估计中有应用。引用[3]则讨论了最大似然估计作为从不同模型中得到估计的准则。这些信息应该整合到回答中。 首先，定义部分。似然函数和概率的区别是关键。概率描述已知参数下观测到数据的可能性，而似然函数则是已知数据下参数的函数。这时候可能需要举个例子，比如抛硬币，这样用户更容易理解。例如，抛10次硬币出现7次正面，概率是已知参数p=0.5计算得到结果的可能性，而似然函数则是观测到7次正面的情况下，不同p值的可能性。 然后数学表达式部分。用户要求行内数学公式用$...$，独立公式用$$...$$。概率的公式可以写成$P(X|\theta)$，而似然函数则是$L(\theta|X)$。这里要注意参数和数据的顺序，以及条件概率的写法是否正确。 接下来要解释最大似然估计的原理，即找到使似然函数最大的参数值。这里可能需要写出似然函数的连乘形式，然后取对数转化为求和，因为连乘容易导致数值下溢，取对数后便于计算。例如，独立同分布的数据集，似然函数是各个数据点概率的乘积，对数似然就是求和。 统计学中的角色部分，需要提到参数估计和模型比较，比如似然比检验。这时候引用[1]和[2]中的内容可以用上，说明似然函数在推断统计学中的应用，如最大似然估计和费雪信息。 在机器学习中的应用，可以结合引用[3]，说明最大似然估计是训练模型参数的一种方法，比如逻辑回归中的使用。这里可能需要提到损失函数和交叉熵的关系，因为最大对数似然等价于最小化交叉熵损失。 注意事项部分，区分概率和似然，计算问题（比如取对数），以及过拟合的可能性。这部分能帮助用户更全面地理解使用似然函数时需要注意的问题。 然后生成相关问题。根据用户提供的示例，问题应该围绕定义、区别、应用和挑战展开。例如，似然函数与概率的区别，最大似然估计的步骤，机器学习中的具体应用，以及遇到的挑战。 检查是否有遗漏的部分，比如是否所有数学公式都正确使用了$和$$，是否有中文回答，引用是否正确添加。比如在提到推断统计学时加上[^1][^2]，在最大似然估计部分引用[^3]。 最后，确保回答结构清晰，分点明确，语言通俗易懂，避免过于专业的术语，或者至少在使用时进行解释。同时，代码块部分用户没有要求，所以不需要添加，但问题部分需要用
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