2017-11-9-最大似然函数

最新推荐文章于 2024-11-11 21:43:54 发布
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本文介绍了最大似然估计的基本概念，这是一种重要的统计方法，用于在已知观测数据的情况下找到最合理的参数值。通过取对数简化计算过程，使得求解变得更为简便。

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最大似然函数：是在已知观测序列的情况下，求最合理的 theta 值。

一般对似然函数取对数，因为这样并不影响求 theta值，并且求解更加容易，所以先取对数然后求取最大值时候的 theta。

线框检测：End-to-End Wireframe Parsing【方法解读】
sinat_39783664的博客
08-29 710
“线框检测”方法解读：End-to-End Wireframe Parsing
【图像去噪】论文精读：Attention-guided CNN for Image Denoising（ADNet）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
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论文题目：Attention-guided CNN for Image Denoising：用于图像去噪的注意引导CNN注意力用于图像去噪！深度卷积神经网络 (CNN) 在低级计算机视觉中引起了相当大的兴趣。研究通常致力于通过非常深的 CNN 来提高性能。然而，随着深度的增加，浅层对深层的影响减弱。受此启发，我们提出了一种注意力引导去噪卷积神经网络（ADNet），主要包括稀疏块（SB）、特征增强块（FEB）、注意块（AB）和重建块（RB）用于图像去噪。
最大似然估计
weixin_43794311的博客
12-17 710
最大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE) 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26614750、https://baike.baidu.com/item/最大似然估计/4967925?fr=aladdin 准确的说就是在已有的实际取样后，推测实际模型的分布情况，概率公式表示为 P(xi；θ)，或f(xi；θ)，p指离散的分布，f指连续分布 似然函数为： 因此求最大似然函数时会对数据进行两边取对数。将乘积转换为累加然后求最大值。 其中x
极大似然估计
Silence的博客
11-27 2919
在学统计学习方法的时候，里面经常提到最大似然函数，但是我一直不知道他代表什么意思，或者说每次要求参数的时候，都是先根据已有的分布连乘，然后求参数就行了。这种做法让我很困扰，今天就百度了一下， 看到了各路大神的解释，心中有些谱了，就在这里简单记录一下，尽量不涉及公式。   极大似然估计就是利用已有样本的信息，反推最有可能导致这种情况出现的模型参数。即你手头有一堆样本，这些样本的值都已经出现，也就是找
最大似然法、似然函数及对数似然函数
qq_37852766的博客
02-14 1万+
似然函数 统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。表示模型参数中的似然性。 定义：给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X的概率： 其中，小x是指联合样本随机变量X取到的值。θ是指未知参数，属于参数空间。 p(x|θ)可以看作有两个变量的函数。 当θ设为常量，则你会得到一个关于x的概率函数(probability function)，对于不同的样本点x，其出现概率是多少； 当x设为常量，你将得到关于θ的似然函数(likelihood function),对于
似然函数的概念
OUYANG_LINUX007的专栏
05-14 3424
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
似然函数基本概念
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
【AIGC】2017-NIPS-神经离散表征学习
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在没有监督的情况下学习有用的表示仍然是机器学习的一个关键挑战。在本文中，我们提出了一个简单但功能强大的生成模型来学习这种离散表示。我们的模型，矢量量化变分自动编码器（VQ-VAE），与 VAE 在两个关键方面有所不同：编码器网络输出离散代码，而不是连续代码；先验是学习的，而不是静态的。为了学习离散潜在表示，我们结合了矢量量化（VQ）的思想。使用 VQ 方法允许模型规避 “后验崩溃” 问题 - 当潜在表示与强大的自回归解码器配对时，它们会被忽略 - 通常在 VAE 框架中观察到。
最新视觉Transformer综述（2017-2020年）
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点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨坐化@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/342114...
北京化工大学2017-2018-2概率统计期末试题2
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13. 极大似然估计，通过最大化似然函数来估计未知参数，矩估计则是利用样本矩与总体矩的关系来估计未知参数，无偏性指的是估计量的期望等于参数的真实值。 14. 泊松分布的性质，通过概率相等来解P(X=k)，并利用此...
第1110期AI100_机器学习日报(2017-10-02)
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AI100_机器学习日报 2017-10-02 自然语言处理NLP相关的大学公开课收集 @蚁工厂AI芯片产业生态梳理 @wx:深度学习在语音生成问题上的典型应用 @wx:晓凡VAE和Adam发明人博士论文：变分推理和深度学习 @wx:揭秘出行巨头Uber的机器学习平台 @tutu_promise @好东西传送门 出品,由@AI100运营， 过往目录 见http://geek.
语义分割-ICCV2017 Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks循环一致对抗网
ssshyeong的博客
03-06 4496
我们提出了一种学习在没有成对例子的情况下将图像从源域X转换为目标域Y的方法。我们的目标是学习一种映射G: X→Y，使G(X)的图像分布与使用对抗性损失的分布Y难以区分。我们将它与一个逆映射F: Y→X耦合，并引入一个循环一致性损失来强制F (G(X))≈X(反之亦然)。在不存在配对训练数据的几个任务上给出了定性结果.
离散问题的最大似然估计
gc.collect()
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简述 一般来说，会查到这个问题，相比都是遇到了更一般的问题。 数学课就是上课1+1=2，下课黎曼问题证明的感觉。 本文不会讲解最大似然法 只是给需要解决离散型的最大似然法问题人用的 解决办法 一般来说，离散型的最大似然估计，我们极大话的对象是什么？ 这时就不是类似于连续型，会有一个连续型的变量x 这里，我们就需要借助离散型的抽样了。 我们极大的对象就是，抽样样本的概率 例如有样本例子 ...
用最大似然估计求逻辑回归参数
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