Harry的博客

1. probability-概率 更多指在给定条件 参数下，发生结果的可能性， 更多关注的是结果的可能性 2. likelihood-似然 但在机器学习中，训练模型的时候，模型常常不知道，但是知道结果的；所以就出现了要求解最可能的的情况；这时候问题就变成了，也就是likelihood， 注意变成了已条件，变成了未知。 3.log-likelihood 对数似然法 论文中提到的log-likelihood就是交叉熵代价函数（cross-entropy cost function...

最大似然估计说的就是，如果事情发生了，那必然是概率最大的。 我们假设硬币有两面，一面是“花”，一面是“字”。 一般来说，我们都觉得硬币是公平的，也就是“花”和“字”出现的概率是差不多的。 如果我扔了100次硬币，100次出现的都是“花”。 在这样的事实下，我觉得似乎硬币的参数不是公平的。你硬要说是公平的，那就是侮辱我的智商。 这种通过事实，反过来猜测硬币的情况，就是似然。 而且，我觉得最有可能的硬币的情况是，两面都是“花”： 通过事实，推断出最有可能的硬币情况，就是最大似然估计。 1 概率vs似然 让我们