似然（likelihood）和概率（probability）的区别与联系

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概率（Probability）和似然（Likelihood）的区别

GinXia的博客

07-01

3331

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 ...

极大似然估计似然（likelihood）和概率（probability）通俗地理解概率论

guo97的博客

09-11

2273

前言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。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 1.1 概率已知硬币的参数，就可以去推测抛硬币的各种情况的

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likelihood和probability

MyLinChi的博客

09-15

633

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=...

似然与概率

大大大鸡腿的博客

01-17

1351

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

Probability(概率) vs Likelihood(似然)

Anne033的博客

10-28

3211

1. 先验概率，条件概率与后验概率 2. Probability(概率) vs Likelihood(似然) Probabiity（概率）：给定某一参数值，求某一结果的可能性 Likelihood（似然）：给定某一结果，求某一参数值的可能性 3. 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。似然函数可以理解为条件概率的逆反。 4. 区别阐释概率（probability)和似然（likelihood)，都是指可能性，都可以被称为概率，但在统计应用中有所区别，

Probability和Likelihood的区别

weixin_34232744的博客

06-25

891

Bayes for Beginners: Probability and Likelihood 好好看，非常有用。以前死活都不理解Probability和Likelihood的区别，为什么这两个东西的条件反一下就相等。定义： Probability是指在固定参数的情况下，事件的概率，必须是0-1，事件互斥且和为1. 我们常见的泊松分布、二项分布、正态分布的概率密度图描述的就是这个。 L...

似然函数与概率密度函数的区别

最新发布

weixin_47695827的博客

08-26

2245

概率类型定义应用场景似然概率给定输出时，关于参数的似然函数参数估计，特别是最大似然估计先验概率根据以往经验和分析得到的概率贝叶斯统计推断中的初始信念后验概率通过新信息修正后的先验概率贝叶斯统计推断中的更新信念边缘概率某个事件发生的概率，与其它事件无关多维随机变量的概率分析中，仅考虑某一维的概率分布这些概念在概率论、统计学和机器学习中都有着广泛的应用。

似然（Likelihood）

weixin_40680322的博客

12-24

6196

1.似然与概率非正式场合，似然（likelihood function/likelihood）与概率（probability）几乎是一对同义词，但统计学中概念不同。似然：已知结果，预测产生该结果的可能环境参数，如：L(θ∣x)L(\theta|x)L(θ∣x)。概率：已知环境参数，预测发生某种结果可能性，如：P(x∣θ)P(x|\theta)P(x∣θ)。其中： xxx：结果。 θ\th...

【机器学习】似然性（likelihood）和概率（probability），似然性到底是什么，先验/后验/似然

qq_45611850的博客

12-12

8933

前言近期在学习机器学习的过程中，碰到一个名词——似然性，不太明白，故记录一下，以备查用，下面的解释是知乎上看到的，想看原文的同学请戳结尾。正文 “似然性”（likehood）和“概率”（probability）意思相近，都是指某种事件发生的可能性。在统计学中，似然性”和“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的结果时，对有关事物的性质的参数进行估计。下面介绍一个公式加深理解：经常会有文章提到先验概率，后验概率及

似然与概率的区别

kyle1314608的博客

04-28

474

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...

统计中的Probability和likelihood到底有什么区别

3irius的博客

04-07

1677

统计中的likelihood和probability算是比较基础并且非常核心的概念，逛了些博客，发现大家解释的都很正确、精准，但不够直观，所以写一点自己的想法。想要区分likelihood和probability，核心问题就是找出因果关系，建议刚刚接触的同学在纸上画一画就会很明确了。我们用箭头表示因果关系，箭头由原因指向结果，下雨->路人打伞，那么，P(路人=打伞|天气=下雨)就是pro...

关于Likelihood 和 Probability的差别

weixin_30505485的博客

05-16

407

Maximum likelihood和Bayesian inference是目前谱系分析（phylogenetic analyses）常用的两种方法。但是由于两者使用的观念或多或少都牵涉到机率与统计的范畴，应用这两种方法的人常常会把两者相互混淆。虽然一般教学上都会提到，Maximum likelihood用的是统计方法计算谱系树的likelihood，搜寻最佳谱系树；Bayesian infer...

2020-10-18 似然（likelihood）和概率（probability）的区别与联系

weixin_41366701的博客

10-18

845

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

概率：likelihood、probability、cross-entropy、log loss、logistic loss

张一

05-16

898

文章目录一、似然（likelihood）和概率（probability）1、概念区分2、机器学习中二、cross-entropy、log loss、logistic loss1、结论2、计算公式3、Python实现一、似然（likelihood）和概率（probability） 1、概念区分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下样本随机向量 X=xX = xX=x 的可能性（样本x的近似），似然：表达了给定样本 X=xX = xX=x 下参数θ=θ1\theta=\t

《slam十四讲》阅读笔记-非线性优化

jianzhuozhu的博客

11-07

701

1，对似然函数的理解似然性（likelihood）与概率（possibility）同样可以表示事件发生的可能性大小，但是二者有着很大的区别：而所谓最大似然估计（Maximize Likelihood Estimation, MLE）是指在给定的观测数据下，找出参数θ\thetaθ ,使得生成观测数据xxx的概率函数P(x∣θ)P(x|\theta)P(x∣θ)最大，表示为在状态估计问题中，状态变量xxx成为参数，这个时候表示为在这种情况下，可以理解成“在什么样的状态下，最可能产生现在观测到的数

概率(probability)与似然(likelihood)的区别

lithium_jz的博客

10-14

4035

概率(probability)和似然(likelihood)，都是指可能性，都可以被称为概率，但在统计应用中有所区别。概率(probability)：用于在已知模型的情况下预测新的数据。例如：抛一枚匀质硬币，抛10次，6次正面向上的可能性多大？似然(likelihood)：给定已知数据来拟合模型，或者说给定某一结果，求某一参数值的可能性。例如：抛一枚硬币，抛10次，结果是6次正面向上，其是匀质的可能性多大？下面看一个例子（来自：StatQuest: Probability vs L

maximum likelihood与probability有什么不同哪个更容易被观测

06-09

Maximum likelihood和probability都是概率的概念，但它们的含义...值得注意的是，Probability和Maximum likelihood都是概率的概念，它们之间的差别在于应用场景和目标不同。在统计学中，它们都有各自的应用领域和方法。