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最大熵用极大似然估计估计模型参数中的似然函数为什么是指数形式?
linson3344
2015-05-02 12:47:38
图中的似然函数,为什么是指数,P(y | x)^
P
(x,y)
想不通~
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最大熵用极大似然估计估计模型参数中的似然函数为什么是指数形式?
图中的似然函数,为什么是指数,P(y | x)^P(x,y) 想不通~
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wkebj
2017-09-13
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看参考一下我写的文章,http://blog.csdn.net/wkebj/article/details/77965714。
baidu_35784119
2016-08-03
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刚才和师兄讨论了一下,你把第二个等号后面乘以一个训练样本大小n,就变成了频数,这样就符合似然函数的定义了
baidu_35784119
2016-08-03
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楼主现在懂了吗,求告知!
ArthurJava
2016-04-27
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看到头都歪了 乘法变加法,方便计算
机智的大龙哥
2016-04-15
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这个问题我也是一直看不懂,你看 明白了吗?
cnmhx
2015-05-05
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由熵的定义看,这是当然得啊。
最大熵
模型
中
的对数
似然
函数
的解释
最大熵
模型
中
的对数
似然
函数
的解释 最近在学习
最大熵
模型
,看到
极大
似然
估计
这部分,没有看明白条件概率分布p(y|x)p(y|x)p(y|x)的对数
似然
函数
。上网查了很多资料都没有一个合理的解释。基本直接给出对数
似然
函数
的一般
形式
: Lp⎯⎯⎯=∏xp(x)p⎯⎯⎯(x).Lp¯=∏xp(x)p¯(x).L_{\overline{p}}=\prod_{x} p(x)^{\overline{p}(x...
Python实现
最大熵
模型
最大熵
原理 首先介绍一下什么是熵 ,设X是一个取有限个值的离散随机变量 其概率分布如下 则随机变量X的熵可以表示为 并且我们知道熵越大,不确定性就越大 熵的具体讲解参考文章决策树
模型
详解(一)之如何进行特征选择
最大熵
原理说的是,在满足已知的约束条件的情况下,所有可能的概率
模型
中
,熵最大的
模型
就是最好的
模型
。 在什么情况下熵最大,事实上当一个随机变量符合均匀分布时,熵最大 通俗的解释一下 想象一下如下场景 你的朋友问 明天你要做什么 你回答说 我80%的可能性是在家睡觉 20%的可能性是写作业,那你的朋友
第六章 logistic回归和
最大熵
模型
在统计学习
最大熵
原理的基础熵,应用到分类
中
得到
最大熵
模型
。首先给出分类
模型
的数学符号解释:主要是一个条件概率来表示那么接下来给定训练数据集,那我们接下来就是设法通过
最大熵
模型
来选取最优分类
模型
。之前提到,
最大熵
模型
首先必须考虑约束条件,所以我们首先考虑
模型
应满足哪些条件首先给出联合分布P(X, Y)的经验分布边缘分布P(X)的经验分布,分别通过~P(X, Y)和~P(X)表示经验分布听上去挺高大上,其实就是拿局部样本的频率计算概率的使用特征
函数
f(x, y)
熵、交叉熵及
似然
函数
的关系
文章目录熵、交叉熵及
似然
函数
的关系1. 熵1.1 信息量1.3 熵2.
最大熵
中
的极大
似然
函数
2.1
指数
型
似然
函数
推导2.2
最大熵
中
的
似然
函数
推导3. 交叉熵与极大
似然
3.1 联系3.2 交叉熵损失
函数
熵、交叉熵及
似然
函数
的关系 1. 熵 1.1 信息量 信息量:最初的定义是信号取值数量m的对数为信息量III,即 I=log2mI=log_2mI=log2m。这是与比特数相关的,比如一...
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