墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
500+累计阅读
503平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
概率和似然都是指可能性，但在统计学中，概率和似然有截然不同的用法。
• 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。
概率(密度)表达给定θ下样本随机向量X=x的可能性，而似然表达了给定样本X=x下参数θ1(相对于另外的参数θ2)为真实值的可能性。我们总是对随机变量的取值谈概率，而在非贝叶斯统计的角度下，参数是一个实数而非随机变量，所以我们一般不谈一个参数的概率，而说似然。
概率论与数理统计和随机过程
OpencvSharp学习笔记(一):图片的打开,保存灰度化,保存
近来萌生了学习OpenCv的想法,经过度娘得知老夫会的C#不能直接用OpenCv,只能用他的儿子OpenCvSharp与EmguCV,奈何奈何,这两玩意的资料少的出奇,只能慢慢的摸索了,EmguCV先不说,老夫找到了牛批的资料,先摸索OpencvSharp吧 首先打开VS通过Nuget安装 选择版本后点击安装就OK了. 安装完成后,引用里面就有以下的玩意儿了… 废话不多说了,在写程序前先 using OpenCvSharp 图片打开,灰度化,保存代码如下: static void Main(strin
概率（Probability）和似然（Likelihood）的区别
极大似然估计是一种统计里用于参数估计的方法，其背后的思想属于频率学派思想。 先看一个简单的例子。 参考资料： https://www.probabilitycourse.com/chapter8/8_2_3_max_likelihood_estimation.php ...
模电仿真软件：MultSim14.3下载与安装
在setup文件夹中，找到【Install.exe】文件，然后右键单击选择【以管理员身份运行】（这一步超级重要，否则可能会出现权限不足导致安装失败）！解压完成后，打开解压出来的文件夹，找到并进入【setup】文件夹（这一步很重要，不要进错文件夹）。4、在弹出的安装向导中，仔细阅读许可协议后，选择【我接受】，然后点击【下一步】继续安装过程。首先我们需要将下载好的安装包解压到本地文件夹，确保有足够的磁盘空间（建议至少5GB以上）！按照安装向导的提示，点击【下一步】继续（保持默认设置即可，除非你有特殊需求）
似然函数（Likelihood function）是什么
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
集成电路模拟版图入门-版图基础学习笔记（一）
集成电路设计模拟版图入门笔记，了解版图的定义、意义、工具、设计流程。认识版图及版图组成的两大部件，版图编辑器有哪些，电路图编辑器，了解工艺厂商等。
VMvare 桥接模式无法联网、没有未桥接的主机网络适配器，无法将网络更改为桥接状态。
很多程序员，整天沉浸在业务代码的 CRUD 中，业务中没有大量数据做并发，缺少实战经验，对并发仅仅停留在了解，做不到精通，所以总是与大厂擦肩而过。我把私藏的这套并发体系的笔记和思维脑图分享出来，理论知识与项目实战的结合，我觉得只要你肯花时间用心学完这些，一定可以快速掌握并发编程。《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！战项目源码讲义》点击传送门即可获取！**
概率、似然与极大似然估计
今天来学习极大似然估计这个颇为抽象的内容。 1、似然与概率的概念 二者看似相近，实则不同。在统计学中，似然函数（likelihood function，通常简写为likelihood，似然）是一个重要内容，在非正式场合似然和概率（Probability）几乎是一对同义词，但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念。 概率是在特定环境下某件事情发生的可能性，也就是结果没有产生之前依据环境所对应...
从Peer到脉冲地震波：免费Python工具全流程配置教程（PyCharm+Anaconda）
本文详细介绍了如何使用Python工具链（PyCharm+Anaconda）实现从Peer数据库获取地震波数据到生成脉冲地震波的全流程配置。通过开源工具EQTOOL和PySeismicGen，结合Python环境搭建、数据格式转换和脉冲地震动生成技术，为结构抗震分析提供高效、灵活的解决方案。
概率和似然的区别
概率和似然的区别 概率是针对事件而言，已知某个事件的模型分布，判断某个事件发生的可能性称为概率 似然（likelihood) 是针对模型参数而言的，用来表征某个事件发生后，或者知道发生的频率，来表征某个参数取某个值的可能性的大小。 极大似然法就是已知事件的发生频率，想要估计模型参数，得到最有可能的那个参数值。 ...
【系统架构设计师】2025年下半年真题论文回忆版及写作要点
本文摘要围绕云原生数据库、性能测试、无服务器架构和秒杀场景等关键技术进行论述。云原生数据库通过容器化、微服务和自动化运维实现弹性扩展；性能测试需要规划测试场景并关注响应时间等关键指标；无服务器架构以事件驱动为核心，简化开发流程；秒杀场景需组合运用扩容、缓存、限流等技术应对高并发。这些技术方案为构建现代高可用系统提供了重要参考。
【人工智能】《Deep Dive into LLMs like ChatGPT 》—— Andrej Karpathy 第三阶段：强化学习（Reinforcement Learning, RL）
摘要：强化学习（RL）阶段通过让模型自主生成并验证答案，突破SFT阶段的模仿局限，使其在数学、代码等领域形成独特的推理路径。RL流程包括批量生成解答、自动批改筛选正确路径，并采用PPO/GRPO算法优化模型。模型会自发涌现自我检查、回滚等策略，显著提升正确率（如AIME竞赛准确率从15%升至56%）。与SFT模型相比，RL模型具备主动链式思维、验算能力，响应时间更长但效果更优，形成真正的“思考模型”。三阶段对比显示，RL通过可验证题的对错奖励机制，赋予模型超越人类范式的推理能力。
似然?概率？
分析似然与概率之间的区别以及关于最大似然估计的应用。
相机Camera日志分析之二：高通CamX架构对应Google原生Camera HAL3架构的标准API接口一级日志详细分析注释
【思维决定成长高度】当前讲述的是Camera领域log分析梯度分级讲解，讲究的是一种分析技巧，分析思维，一种感悟。技术路线的提升空间，需要更多开发技巧和开发学习能力去提升。技术大拿分析问题，可以从日志快速定位问题并解决问题，有充分的时间去学习更多知识，成长速度极快。同一起跑线，学习能力，开发效率等等都决定了程序员的成长提升空间。记得我毕业三年，同学之间的差距无限拉大，一些人还在几千块薪水，你已经是他的四五倍了，人与人的差距就是短短几年就拉开了。
NumPy数组创建全攻略：从底层原理到七大核心方法实践
在Python数据科学与数值计算领域，数组是承载和操作数据的核心数据结构。其底层原理基于连续内存存储与同质数据类型，通过向量化操作和硬件优化实现了远超Python列表的计算性能，这一特性使其成为机器学习、图像处理和科学模拟等高强度计算场景的基石。理解数组的dtype、shape、strides等核心属性，是进行高效内存管理和性能调优的关键。本文聚焦于NumPy数组的创建，深入解析包括np.array()、np.zeros()/ones()/full()、np.arange()/linspace()、np.e
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
【概率论】似然和概率的区别
概率描述的是“在给定模型参数的情况下，观测到某一数据的可能性”。其数学形式是概率分布函数（离散变量为概率质量函数 PMF，连续变量为概率密度函数 PDF），变量是数据xxx，参数θ\thetaθ是已知的固定值。数学表达（以离散变量为例）：对于模型参数θ\thetaθ（如抛硬币的正面概率ppp），观测到数据xxxPx∣θ概率质量函数（PMF）P(x \mid \theta) = \text{概率质量函数（PMF）}Px∣θ概率质量函数（PMF关键性质归一化。
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
2020-10-18 似然（likelihood）和概率（probability）的区别与联系
本文转自：https://blog.youkuaiyun.com/songyu0120/article/details/85059149 虽然经常在paper和教程中看到“似然（likelihood）”的概念，但是一直都没有仔细研究似然与概率的区别，今天查了一些资料，有些收获，在此总结一下。 似然与概率的区别 简单来讲，似然与概率分别是针对不同内容的估计和近似。概率(密度)表达给定θ \thetaθ下样本随机向量X = x \textbf{X} = {x}X=x的可能性，而似然表达了给定样本X = x \text
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
一文读懂似然、概率、极大似然法
比如现在创业了1000次，结果成功90次，失败910次，我们可依据这个结果来判断创业失败率91%，成功率9%，这个过程就是根据结果去判断环境参数。来预测某件事情发生的可能性，比如创业成功率10%，失败率90%（这是自定义的哈），在创业前我们并不知道会成功还是失败，只能说成功的可能性有10%。比如现在有一个参数未知的概率模型和该概率模型产生的一些点，那极大似然法就是在根据这些点去求解该概率模型的参数。，也就是结果没有产生之前，依据。假设概率模型参数未知，定义为。，该模型产生点的概率为。极大似然法就是在求解。
似然与概率
似然与概率分别是针对不同内容的估计和近似。 概率(密度)表达了给定θ下样本随机向量X = x 的可能性，而似然表达了给定样本X = x 下参数θ = θ1 (相对于另外的参数取值θ2)为真实值的可能性. 换言之, 似然函数的形式是L ( θ ∣ x ) ,其中"|"代表的是条件概率或者条件分布,因此似然函数是在"已知"样本随机变量X = x 的情况下,估计参数空间中的参数θ 的值. 因此似然函数是关于参数θ 的函数,即给定样本随机变量x后,估计能够使X的取值成为x 的参数θ 的可能性; 而概率密度函数的定义
似然与概率的区别
似然与概率的异同 </h1> <div class="clear"></div> <div class="postBody"> 1. 极大似然估计 假设有一枚硬币，我们想确定这枚硬币是否质地均匀。即想知道抛这枚硬币，正反面出现的概率各是多少？于是我们将这枚硬币抛了...
【基础数学】先验、后验概率，似然，EM算法，ELBO(Evidence Lower Bound)，多变量条件概率公式(多变量贝叶斯公式)
给定一个observation variable x(比如RGB图片)和latent variable z (比如是RGB图片经过encoder得到的latent feature)，假设我们想学习后验概率，但发现在实际中不易或不能求解，那么该如何求解这个后验概率？
似然（likelihood）和概率（probability）的区别与联系
虽然经常在paper和教程中看到“似然（likelihood）”的概念，但是一直都没有仔细研究似然与概率的区别，今天查了一些资料，有些收获，在此总结一下。 似然与概率的区别 简单来讲，似然与概率分别是针对不同内容的估计和近似。概率(密度)表达给定θ\thetaθ下样本随机向量X=x\textbf{X} = {x}X=x的可能性，而似然表达了给定样本X=x\textbf{X} = {x}X=x下参数...
先验概率、后验概率、似然概率概念
先验概率，后验概率，似然概率，条件概率，贝叶斯，最大似然 1.先验概率： 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑”观测数据”前，能表达p不确定性的概率分布。它旨在描述这个不确定量的不确定程度，而不是这个不确定量的随机性。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。 2.后验概率： 在贝叶斯统计中，一个...
先验概率与后验概率，似然概率与条件概率，贝叶斯，最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）
先验概率与后验概率 根本区别：概率与事件发生的先后顺序，事件发生前则为先验概率，事件发生后则为后验概率。 先验概率： 事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。 后验概率： 事件发生后求的反向条件概率；或者说，基于先验概率求得的反向条件概率。概率形式与条件概率相同。 具体说明如下所示： P(A)是一...
极大似然估计
前言 1. 概率与似然？ 结果相同，只是视角不同。 概率是给定某一参数值，求某一结果的可能性。 例如，抛一枚匀质硬币，抛10次，6次正面向上的可能性多大？ 解读：“匀质硬币”，硬币的密度参数是0.5，“抛10次，六次正面向上”这是一个结果，概率（probability)是求这一结果的可能性。 似然是给定某一结果，求某一参数值的可能性。 同理，极大似然估计就是给定一个结果，求使得结果发生...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
7186
扫一扫
