目前主流的做法是通过low-rank的方法对其进行压缩 (高等代数+实验测得最优rank);另一个方面通过Vecchia method进行估计log-likelihood(统计+实验测得最优conditioned number),下面就专门说一下vecchia approximation 是如何进行操作的。 Methodology - 实现 Vecchia approximation Vecchia是通过composition的方式对loglikelihood...
下面让我们来看一看 GMM 的 log-likelihood function : 由于在对数函数里面又有加和,我们没法直接用求导解方程的办法直接求得最大值。为了解决这个问题,我们采取之前从 GMM 中随机选点的办法:分成两步,实际上也就类似于 K-means 的两步。 估计数据由每个 Component 生成的概率(并不是每个 Component 被选中的概率...
Our object is to get qualitative information about the global asymptotic behavior of this 'Gaussian' likelihood function. In particular we shall look at the sequence ( X t ) as an ARMA stationary ( p , q ) process satisfying the relation $${X_t} - {\\\phi _1}{X_{t - 1}} - \...
,我们把这个乘积称作似然函数 (Likelihood Function)。通常单个点的概率都很小,许多很小的数字相乘起来在计算机里很容易造成浮点数下溢,因此我们通常会对其取对数,把乘积变成加和 ,得到 log-likelihood function 。接下来我们只要将这个函数最大化(通常的做法是求导并令导数等于零,然后解方程),亦即找到这样一组参数值,...
如何选择最优的核函数参数 和呢?答案是最大化在这两个超参数下 出现的概率,通过最大化边缘对数似然(Marginal Log-likelihood)来找到最优的参数,边缘对数似然表示为 具体的实现中,我们在 fit 方法中增加超参数优化这部分的代码,最小化负边缘对数似然。
如何选择最优的核函数参数和呢?答案是最大化在这两个超参数下出现的概率,通过最大化边缘对数似然(Marginal Log-likelihood)来找到最优的参数,边缘对数似然表示为 具体的实现中,我们在 fit 方法中增加超参数优化这部分的代码,最小化负边缘对数似然。 ...
如何选择最优的核函数参数 和呢?答案是最大化在这两个超参数下 出现的概率,通过最大化边缘对数似然(Marginal Log-likelihood)来找到最优的参数,边缘对数似然表示为 具体的实现中,我们在 fit 方法中增加超参数优化这部分的代码,最小化负边缘对数似然。
答案是最大化在这两个超参数下 [公式] 出现的概率,通过最大化边缘对数似然(Marginal Log-likelihood)来找到最优的参数,边缘对数似然表示为[公式] 具体的实现中,我们在 fit 方法中增加超参数优化这部分的代码,最小化负边缘对数似然。将训练、优化得到的超参数、预测结果可视化如下图,可以看到最优的[公式]这里用...
在满足了高斯分布的均值和方差后,文中对损失函数也相对做了改进,采用NLL_LOSS损失函数,即negative log likelihood loss(负对数似然损失),主要修改的是坐标回归处的损失,其他的分类和前景的交叉熵损失没变化。 此外,在阈值的计算上,标准标变成了: 加入了坐标值可靠性因素Uncertainty_aver,这个值是bbox输出的四个标准...
这里要说的即,当sigmoid函数考虑logistic和probit的时候,最后这个我们的分类模型的log likelihood将会是个concave的函数,因而最后的w的log后验也可以是个concave函数,那么就是至少在理论上可以说明一点,即我们可以找到全局最大值!!! 至于为什么, 有兴趣的小伙伴可以参见wiki,Concave function。