Latex：极大似然值符号

最新推荐文章于 2024-09-04 22:07:10 发布
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#极大似然值 #log-likelihood

本文提供了一个全面的LaTeX符号及其命令索引，包括基础符号、数学符号、字体命令等，帮助用户快速查找所需符号。

如下三种：

%%%%%%%%% A1 %%%%%%%%%%
$ell$
%%%%%%%%% A2 %%%%%%%%%%
\usepackage{amssymb}
$mathcal{L}$
%%%%%%%%% A3 %%%%%%%%%%
\usepackage{mathrsfs}
$mathscr{L}$

一个很全的 LaTex 符号及其命令的索引参见 这里。 


                

        

    



  



    



                



	

		

			

				
					
提示词：AI编程的新原语与新方法

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					12-17
					
					1228
					
				

			

		

		

			
				
AI编程的新原语与新方法
关键词

AI编程
新原语
新方法
算法
数学模型
实战案例
系统架构

摘要
本文旨在探讨AI编程

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
LaTex 符号

				
			

			

				

					sadnohappy
				

				

					06-13
					
					2406
					
				

			

		

		

			
				
转载lyd729的博客

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
概率密度函数的参数估计：最大似然估计、贝叶斯估计与贝叶斯学习

				
			

			

				

					zfoox的摘记
				

				

					04-07
					
					5208
					
				

			

		

		

			
				
问题描述
1. 最大似然估计
2. 贝叶斯参数估计
3. 顺序(sequential)贝叶斯学习

			
		

	





	

		

			

				
					
常用数学符号的 LaTeX 表示方法

				
			

			

				

					会思考的浣熊的专栏
				

				

					06-02
					
					4774
					
				

			

		

		

			
				
转载自这里
  指数和下标可以用^和_后加相应字符来实现。  代码
  效果  $a_{1}$,$a^{2}$
  a1a_{1}, a2a^{2}
  $e^{-\alpha t}$
  e−αte^{-\alpha t}
  $a^{3}_{ij}$
  a3ija^{3}_{ij}
  $e^{x^2} \neq {e^x}^2$
  ex2≠ex2e^{x^2} \neq {e^x}^2

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
LaTeX各符号表示方式（持续更新~）

					
最新发布

				
			

			

				

					指针先生
				

				

					09-04
					
					3155
					
				

			

		

		

			
				
- "\mu"：穆 miu
	 - "\sigma"：西格玛xigema
	 - "\lambda"：兰姆达或拉姆达lamuda
	 - "\alpha"：阿尔法aerfa
	 - "\beta"：贝塔beita
	 - "\gamma"：伽马 gama
	- "\pi"：派
	 - "\theta"：西塔或者泰塔xita
	 - " \epsilon"
	-"\chi"：希腊字母，读卡或者希
	-"\rho":希腊字母，肉
	 :下标： \mu_{1}
	 :上标： X^{2}
	 :累加： \sum

			
		

	





	

		

			

				
					
第一章.统计学习方法概论.1.2 极大似然估计

				
			

			

				

					老毛的博客
				

				

					03-13
					
					305
					
				

			

		

		

			
				
文章目录例子（抛硬币）
本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。
公式输入请参考：在线Latex公式
例子（抛硬币）
先要想明白的是，硬币出现某一个面的几率不是0.5，那个是理论上的几率，实际的硬币每个重量，丢的人都会影响某个面出现的几率。我们假设在掷硬币实验中估计出现正面向上的概率为θ\thetaθ，反面向上的概率则为1−θ1-\theta1−θ
抛硬币这个事情可以表示为：
xi={1, 正 0, 负xi∼B(1,θ)x_i=\begin

			
		

	





	

		

			

				
					
LaTeX公式整理：机器学习模型详解

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
这为机器学习的学习者和研究者提供了极大便利。  知识点五：LaTeX公式笔记结构分析 李航书中机器学习模型的LaTeX公式笔记可能包含以下结构： 1. 公式编号：每条公式都有一个唯一的编号，方便引用和查阅。 2. 公式...

			
		

	





	

		

			

				
					
关于最大似然与交叉熵损失函数和最小二乘法的思考

				
			

			

				

					luchi007的专栏
				

				

					10-07
					
					9790
					
				

			

		

		

			
				
最大似然估计与logistic交叉熵损失函数以及线性回归过程中的最小二乘法的关系理解

			
		

	





	

		

			

				
					
EPFL模式识别与机器学习LaTeX备忘单

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
这种一致性极大提升了阅读体验，避免因符号混乱导致理解偏差。同时，项目明确指出：“符号在上下文中应该非常清楚”，这意味着作者更倾向于依赖语境而非冗长解释来传达含义，这也符合高级技术文档的一般写作逻辑。...

			
		

	





	

		

			

				
					
李航统计学习方法LaTeX公式笔记整理

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
- 参数估计与极大似然估计（MLE） - 正则化技术，如L1和L2正则化 - 概率模型，如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型 - 学习理论，包括VC维、PAC学习等 - 模型评估指标，如准确率、召回率、F1分数等 - 梯度下降算法和其变种...

			
		

	





	

		

			

				
					
latex梯度_梯度优化、LR【原理+推导】

				
			

			

				

					weixin_26851157的博客
				

				

					01-17
					
					1108
					
				

			

		

		

			
				
1 线性目标的梯度优化损失函数：算法1 : 批量梯度下降BGD每次迭代使用所有样本来对参数进行更新。损失函数：代数形式：矩阵形式：更新：代数形式伪代码：矩阵形式伪代码：算法2：随机梯度下降SGD每次迭代使用一个样本来对参数进行更新。一个样本的损失函数：代数形式伪代码：矩阵形式伪代码算法3：小批量梯度下降法每次迭代使用n_batch个样本对参数进行更新代数形式伪代码：矩阵形式伪代码1. 线性目标...

			
		

	





	

		

			

				
					
latex 大写E的几种输入。。。

				
			

			

				

					家家的专栏
				

				

					06-16
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
$\mathscr{E} $ \\  %\usepackage{mathrsfs}
 
 $\mathcal{E}$\\


 $\varepsilon$\\

			
		

	





	

		

			

				
					
似然函数（Likelihood function）是什么

				
			

			

				

					大坡3D软件开发
				

				

					03-03
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
上次在寻找线性回归最小化函数时，又引出一个新的地雷，一个新的不知道，我们继续上路，开足马车继续寻找“似然函数”，它到底是什么呢？先来到WIKI上看看定义：In statistics, a likelihood function (often simply the likelihood) is a function of the parameters of a statistical model g

			
		

	





	

		

			

				
					
似然函数（likelihood function）

				
			

			

				

					weixin_30593443的博客
				

				

					07-09
					
					953
					
				

			

		

		

			
				
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...

			
		

	





	

		

			

				
					
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）

				
			

			

				

					weixin_41888257的博客
				

				

					05-06
					
					5586
					
				

			

		

		

			
				
欢迎使用Markdown编辑器写博客

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机器学习（六）

				
			

			

				

					m0_73597306的博客
				

				

					10-06
					
					762
					
				

			

		

		

			
				
似然函数前面的符号为累乘符号，用对数函数将其转换成累加。对数函数会改变函数，但是函数的极值点不变，要求的就是极值点，所以可以使用对数似然函数来简化运算。由对数似然函数展开化简得到参数，式中除了θ以外都为常数，把常数项都拿出来，将似然函数化简，让似然函数越大越好。由似然函数参数求解得到目标函数，在目标函数中的x不是简单的数，是特征值的矩阵，同时θ也是一个矩阵。由于参数之间是独立的，所以在得到目标函数参数是是分别用数据得出参数。用来求什么样的参数和数据组合后恰好得到真实值。1）优化算法：真正机器学习求解思路。

			
		

	





	

		

			

				
					
latex中估计、波浪线上标、大于、小于、大于等于、小于等于

					
热门推荐

				
			

			

				

					qq_44317766的博客
				

				

					06-17
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
最近在使用typora，里面的一些符号不是很好打，下面是搜到的解决方法
后面会持续更新~~




			
		

	





	

		

			

				
					
极大似然估计

				
			

			

				

					weixin_42670565的博客
				

				

					12-14
					
					1886
					
				

			

		

		

			
				
极大似然概念的理解

			
		

	





	

		

			

				
					
概率和似然，终于懂了

				
			

			

				

					优快云_LYY的专栏
				

				

					07-03
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
不知道读者您有没有这样的感觉，有些很简单的东西，如果自己没有花心思去学，也会感觉很难，正所谓会者不难，难者不会。
概率和似然，尤其是似然，把自己搞的是云里雾里，虽然自己学了《概率论与数理统计》，但是由于长时间没有用，已经忘的差不多了。
如果你也对似然有疑问或者不理解，那么别犹豫了，往下读便是了。
老规矩，先来符号约定。

符号约定：
NNN表示样本数。
ppp表示样本的维度，也叫特征数。
θ\boldsymbol{\theta}θ表示参数向量。
X\boldsymbol{X}X表示样本矩阵。
PPP表示概率

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

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          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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