P5 似然函数与狄拉克函数

最新推荐文章于 2024-10-14 12:52:10 发布
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分类专栏： # 贝叶斯滤波与卡尔曼滤波 文章标签： 机器学习
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P5 似然函数与狄拉克函数

似然函数与狄拉克函数

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直接对似然函数进行积分，会导致积分结果为0。
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对似然函数乘以一个很小的函数，在进行积分。

ϵ \epsilon ϵ 可以理解为传感器的精度。
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似然函数只能求得一段范围内的值，但不能求某一时刻的值。

似然模型

为了求某一时刻的值，采用似然模型。
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正太分布满足中心极限定理
多个误差叠加 满足正太分布

均匀分布 期望 方差 不容易控制
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均匀分布期望和方差相互关联的，期望确定了，方差也就确定了

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滤波把不确定的噪声去掉，方差减小

重要定理

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哪个方差比较小，哪个更可靠

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后验概率比先验概率和似然概率任何一个都小。

狄拉克函数

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原文视频：
https://www.bilibili.com/video/BV1M7411d7D4?from=search&seid=910477294570341747

74---Python绘制不同表现形式的狄拉克delta函数（视觉上的delta函数）
u011699626的博客
12-22 3901
狄拉克delta函数的图像绘制 def dirac_delta_function(x, sig): val = np.zeros_like(x) val[(-(1 / (2 * sig)) <= x) & (x <= (1 / (2 * sig)))] = 1 return val X = np.linspace(-5, 5, 1000) sigma = 1 plt.figure()
似然函数与贝叶斯公式
qq_19645269的博客
01-08 3132
不知道你是否看过我之前的文章，如果看了的话，你会认为很烂，然后判断这篇博客也是很大程度上是很烂的，如果这样的，很幸运，那你使用了贝叶斯思维方式来进行思考问题了。     学了这么多年贝叶斯公式，不是很了解贝叶斯公式，但是今天和师兄去聊似然函数的时候，聊到了贝叶斯公式，感觉可以去解释人生当中做的一些判断。下面是这篇博客的要讲的三个问题     1.频率学派和贝叶斯学派的区别？     2.什
互动媒体技术-基于p5.js的图像临摹(1)
kelett551的博客
09-23 1063
1.临摹图像 2.寻找规律 1.黑色背景 2.这个画布有6行6列的圆均匀排列 3.对每个圆有黑色的小正方形绕圆心顺/逆时针转动，其中在每1/4个周期内都进行先加速后减速的运动 4.我们将前四个正方形进行编号。1号，3号逆时针转动，2号，4号逆时针转动 3.用到的函数API 1.background(255) ，用于对背景进行填色 API详解https://p5js....
对似然函数的理解
weixin_30955617的博客
09-19 1274
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} ...
先验概率，后验概率与似然函数
Norstc的博客
09-12 1万+
1.先验概率与后验概率 先验（A priori；又译：先天）在拉丁文中指“来自先前的东西”，或稍稍引申指“在经验之前”。近代西方传统中，认为先验指无需经验或先于经验获得的知识。它通常与后验知识相比较，后验意指“在经验之后”，需要经验。这一区分来自于中世纪逻辑所区分的两种论证，从原因到结果的论证称为“先验的”，而从结果到原因的论证称为“后验的”。 验前概率就是通常说的概率，验后概率是一种条件概率...
一些杂七杂八的概率统计基础（变分推断所需）
Rolandxxx的博客
07-09 856
下面这个式子称为计算Z的后验概率，其表达的意思是首先给定一个先验分布p(Z)，然后在我们观测到数据X的条件下时求Z的分布，最后求出来的这个后验分布 P(Z∣X) 用来更新之前的先验分布p(Z)。P(θ|x)表示的是给定观测数据的基础上，我们对于模型参数的分布产生的新的认知。我们假设x是观测变量(或者叫证据变量、输入变量)，z是隐变量(或者说是我们希望推断的label，在监督学习中通常用y表示，但在贝叶斯中，一般会用z表示隐变量)，例如在线性回归问题中，x是线性回归模型的输入，z是线性回归模型的预测值；
【最大似然估计】详解概率论之最大似然估计
程序星空实验室
06-21 1万+
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation，简称MLE)。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。它提供了一种给定观测数据来评估模型参数的方法。也就是模型已知，参数未定。利用已知样本结果（统计概率）反推最有可能导致这样结果的参数值。.........
狄拉克函数的辅助函数
最新发布
人类的无知更显真理无穷
10-14 926
介绍狄拉克函数的辅助函数，即实现狄拉克函数的途径
狄拉克函数性质解析与应用
狄拉克δ函数，也称为狄拉克δ分布，是一种在数学、信号处理和物理学等领域中有广泛应用的广义函数或分布。由英国理论物理学家保罗·狄拉克首次引入，其最显著的特点是它在除了零点以外的任何点的值都是零，而在零点...
狄拉克函数及性质
09-17
1. **线性性**：狄拉克函数与常数的乘积仍然是狄拉克函数，即 \[ c\delta(x - a) = \delta(x - a) \] 其中c为常数。 2. **缩放性质**：如果对x进行缩放，则狄拉克函数会相应地缩放，即 \[ \delta(\alpha x) =...
狄拉克函数的定义和性质的研究
03-01
"狄拉克函数的定义和性质的研究" 狄拉克函数是一种特殊的数学函数，常用于描述短暂的冲击信号。它是由英国物理学家狄拉克提出的，故名狄拉克函数。 狄拉克函数的定义有多种，常见的有四种： 1. 狄拉克定义法：...
似然函数 Likelihood Function
06-05
似然函数概念介绍
先验概率和后验概率_概率(probability) 与似然(likelihood)
weixin_39903846的博客
11-20 1220
迁移学习我们经常可以看到边缘概率密度的概念，有点遗忘了，故总结一下。全概率(由“因”导“果”，所以为什么不会是A和A补) 全概率的意义在于，直接求 十分困难，所以我们把事件 划分成小事件进行计算。这里注意并不是直接对 进行划分，而是对样本空间 进行划分: . 每一个小事件 发生而导致 发生的概率全部加起来就是全概率公式 .而不是说 发生导致 发生的概率。贝叶斯公式(条件概率)...
似然函数(转载于维基百科)
优雅黑曼巴的专栏
12-18 2428
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。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
03 ，似然函数求解 ：目标函数推导，对数似然求解，最小二乘法
孙砚秋的博客
07-11 1万+
1 ，真实值函数推导 ： 真实值正态曲线 定义 ： 跟数据曲线很相似的函数 个人思考 ： 1 ，目的 ： 得到数据的正态分布图 2 ，已知 ： 高斯分布图 ( 误差分布图符合正态分布，也就是搞碎分布 ) 3 ，怎么样得到 ： 将计算公式，带入到误差公式 4 ，参数解释 ： exp ：e ，自然对数 θ ： 参数矩阵 sigma ： 标准差 理论知识 ： 思考结论 ： 2 ，似然函数，意义 ： 当前样本的概率 真实值函数 ： 个体概率 似然函数 ： 将样本中的每个值，带入到方程中，将每个样本的概率
似然函数简明讲解
lucky_kai的博客
04-25 9804
概述： 统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。当给定输出x时，关于参数θ\thetaθ 的似然函数L(θ∣x)L(θ|x)L(θ∣x)似然值等于给定参θ\thetaθ后变量x的发生概率L(θ∣x)=P(X=x∣θ)L(\theta | x)=P(X=x | \theta)L(θ∣x)=P(X=x∣θ)。 实列： 一枚拥有正反对称值L为1的硬币，做上抛三次动作，那么上抛三次都为正面的概率P...
似然函数基本概念
热门推荐
U侠学子
10-02 2万+
转自： http://blog.youkuaiyun.com/sunlylorn/article/details/19610589 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
似然函数，概率分布
shuijinghua的博客
09-04 6492
似然函数是一种关于统计模型函数的函数，表示模型参数中的似然性。 似然常被用作概率的同义词。似然用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。 最大似然估计     似然的概念与概率类似，但是又很不相同。假如随机变量X服从某种分布（比如高斯分布），概率是指在给定参数（均值，方差）的条件下，X=x的可能性；而似然则指X=x的条件下，某一组参数反映了X=x的真实性大小。    最常见的应用...
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