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极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)

1.极大似然估计 笔记来源:Maximum Likelihood,clearly explained!! 在日常对话中,我们说的“概率”和“似然”其实是一回事,但在统计领域中,“似然”指的是我们下面要描述的情况,即尝试为所给测量值的分布找到最优均值和最优标准差 我们想要为这些样本数据找到最适合的分布,以便

Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics

动机: In this paper we make the observation that the performance of such systems is strongly dependent on the relative weighting between each task’s loss. We propose a principled approach to multi-task deep learning which weighs multiple loss functions b

【极大似然估计MLE】透彻理解机器学习中MLE的原理(附3D可视化代码)

文章目录 相关资料一、什么是概率,什么是似然二、极大似然估计 Maximum Likelihood Estimation (MLE) 的含义2.1 机器学习中的极大化似然函数2.2 极大似然估计和损失函数的关系 三、代码可视化:极大似然估计3.1 似然函数 likelihood3.2 对数似然函数 log likelihood 相关

stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率

原文链接:http://tecdat.cn/?p=19611   过程会随着时间的推移而发展,结果会发生变化。 考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时,产出和就业率下降并保持较低水平,然后,产出和就业率增加。从统计上讲,均值,方差和其他参数在各个状态之间都在变化。我们的问题是估计方案何时更改以及与每个

stata具有异方差误差的区间回归

原文链接:http://tecdat.cn/?p=6283   在Stata的实现中,可以使用鲁棒选项,当残差方差不恒定时,可以使用常规线性回归。使用稳健选项不会更改参数估计值,但使用三明治方差估计器计算标准误差(SE)。在这篇文章中,我将简要介绍使用稳健的区间回归的基本原理,并强调如果残差方差不是常数,与常

R语言ARIMA,SARIMA预测道路交通流量时间序列:季节性、周期性

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20434   本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ,例如道路上的交通流量, > plot(T,X,type="l") > reg=lm(X~T) > abline(reg,col="red")   如果存在趋势,我们应该将其删除,然后处理残差  > Y=residuals(reg) > acf(Y,lag=36,lwd

概率统计Python计算(7)全概率公式

1. numpy数组的按元素计算 设完备事件组 A 1 , A 2 ,

【汉字识别】SVM汉字识别【Matlab 766期】

一、简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部分 二、源代码 clc,clear,clo

高斯分布中为什么喜欢用对数似然函数而不是似然函数

https://math.stackexchange.com/questions/892832/why-we-consider-log-likelihood-instead-of-likelihood-in-gaussian-distribution

R语言ARIMA,SARIMA预测道路交通流量时间序列:季节性、周期性

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20434   本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ,例如道路上的交通流量,       > plot(T,X,type="l")   > reg=lm(X~T)   > abline(reg,col="red")   如果存在趋势,我们应该将其删除,然后处理残差    >

Generative Adversarial Network(2)

Maximum Likelihood Estimation Maximum Likelihood Estimation= Minimize KL Divergence Discriminator Algorithm

[CS224N] Note2

[CS224N] Note2 Word2vec \(P(w_{t+j}|w_t;\theta)\)其中\(\theta\)是词向量参数,是一个客观存在的东西 对于Likelihood,已知概率分布求参数即词向量。 那么问题就变成\(\max_\theta Likelihood \Rightarrow \min_\theta Objective\) 对于Likelihood中的概率连乘,概率使用\(P(o|c)\)

asreml软件报错:Likelihood evaluation failed with fault 333 ; trying with reduced updates

Likelihood evaluation failed with fault 333 ; trying with reduced updates asreml软件报错: Likelihood evaluation failed with fault 333 ; trying with reduced updates Error in asreml(trait1 ~ Block/Rep, random = ~vm(ID, ainv), data = nested) : ASReml failed