对数似然(log-likelihood)是统计学和机器学习中用于衡量模型与数据匹配程度的核心指标,通过对似然函数取对数简化计算并优化参数估
其中,L代表对数似然函数,θ代表模型参数,X代表观测数据,f(·|θ)代表给定参数θ下的概率密度函数或概率质量函数,log表示自然对数。 这个公式的含义是对每个观测数据Xᵢ,计算其在给定参数θ下的概率密度函数或概率质量函数的对数值,然后将所有观测数据的对数概率值相加,得到对数似然函数的值。 从公式角度来看,对数似...
BIC(Bayesian InformationCriterion)贝叶斯信息准则与AIC相似,用于模型选择,1978年由Schwarz提出。训练模型时,增加参数数量,也就是增加模型复杂度,会增大似然函数,但是也会导致过拟合现象,针对该问题,AIC和BIC均引入了与模型参数个数相关的惩罚项,BIC的惩罚项比AIC的大,考虑了样本数量,样本数量过多时,可有效防止模型精度...
关于log-likelihood的问题，它主要描述的是模型预测结果与真实数据之间的匹配程度的对数形式。详细解释如下：1. 对数似然性的定义：在统计学和机器学习中，似然性是用来衡量模型预测数据与真实数据之间的吻合程度。当使用对数形式表示这种吻合程度时，就称为对数似然。对数似然函数通过对每个数据点的概率取对数...
在参数估计过程中，我们通常最大化 log-likelihood 来找到最优的模型参数。这是因为对数函数在处理小数时更加稳定，而直接最大化似然函数可能会在数值计算上遇到问题。通过取对数，我们能够得到一个更平滑且易于优化的目标函数。在模型评估时，log-likelihood 的变化可以用来衡量模型的改进。例如，在比较两个...
基于Softmax 输出层 和 Log-Likelihood Cost Function 损失函数时, 推导他们的梯度公式: δj=∂C∂zjL。 基本定义 (1) Softmax 函数 Softmax 输出层的激活值 ajL 定义为: ajL=ezjL∑k=1nezkL 其中: • zjL 是第L 层的加权输入; • ajL 是Softmax 输出层的激活值; • n 是输出层的神经元...
指的是对目标函数（通常是一个期望值）整体求梯度。例如，对于目标函数J(θ)=Ex∼pθ(x)[f(x)]...
最大似然估计是一种通过最大化似然函数来估计参数的方法,它假设观测到的数据是从某个参数分布中独立同分布地生成的。loglikelihood方法通过计算参数对应的似然函数的对数来进行参数估计。 本文将探讨loglikelihood方法在估计参数误差中的重要性。在实际应用中,我们常常需要对参数进行估计,并且我们也关心这些估计的准确性。
函数讲解: 1、tf.contrib.crf.crf_log_likelihood crf_log_likelihood(inputs,tag_indices,sequence_lengths,transition_params=None) 在一个条件随机场里面计算标签序列的log-likelihood 参数: inputs: 一个形状为[batch_size, max_seq_len, num_tags] 的tensor,一般使用BILSTM处理之后输出转换为他要求的形状作为...
Log likelihood（对数似然）是统计学中用于衡量模型对观测数据拟合程度的一个指标。以下是关于对数似然的详细解释：1. 似然函数：对于一组观测数据 $(x_1, x_2, ldots, x_n)$，似然函数 $L(theta)$ 表示在参数 $theta$ 下观测到这些数据的概率。2. 对数似然的定义：对数似然是似然函数的自然...