我知道似然函数看起来像一个分布函数,但它不是一个常规的概率密度函数(即,它通常不会积分到1)。更重要的是,似然函数不是p等于一个特定值的概率(你需要计算后验分布。我将在另一篇文章中讨论这个问题)。 3. 统计学证据 还记得我说过,似然函数被解释为一种测度吗?嗯,具体来说,它可以用来量化统计证据。我还说...
1.概率(probability)与似然(likelihood)概念 在统计学中,似然函数(likelihood function,通常简写为likelihood,似然)是一个非常重要的内容,在非正式场合似然和概率(Probability)几乎是一对同义词,但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念。 概率:概率是在特定环境下某件事情发生的可能性,...
似然（likelihood）是用于描述和量化某个参数或假设在给定数据下出现的可能性。似然是一种统计量，通常用来进行参数估计和在给定数据时进行假设检验。似然函数是一个函数，它在给定数据下，用于求取某个参数或假设的似然。因此，似然度越高，相应的参数或假设就越有可能成立。似然是统计学中一个重要的概念...
极大似然估计是一种已知观察数据来推断模型参数的过程。例如,根据事件x的观察结果,推断θ是多少时,结果x最有可能发生,就是极大似然估计。 我们仍然使用抛硬币这个例子。设它有θ的概率人像在上,那么就有1-θ的概率数字在上。θ是客观存在的,但是我们最初并不知道θ具体是多少,需要根据观测结果进行推断。 为了获得...
一、似然与概率的差异与联系 在统计学的语境中，似然（Likelihood）与概率看似相似，实则有着本质的区别。概率描述的是已知参数时随机变量可能的结果，而似然则是针对已知结果，探讨未知参数的潜在取值。例如，抛一枚均匀硬币，我们可以说“正面朝上的概率”是50%，但这并不意味着似然，而是询问在已知结果...
在统计学中,最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE),也称极大似然估计,是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。最大似然估计在统计学和机器学习中具有重要的价值,常用于根据观测数据推断最可能的模型参数值。这篇文章将详细介绍最大似然估计。
似然: 描述已经观察到事件 ( x ),而参数 ( \theta ) 是什么的可能性。 简单来说,概率是用来描述数据的生成模型,而似然是用来描述参数的合理性。 重要性 似然函数是许多统计推断方法的基础,包括但不限于: 最大似然估计(MLE) 贝叶斯推断 似然比检验 ...
概率和似然之间的关键区别 假设我们从参数化分布 F(X;θ) 中得到一个随机变量 X。 在此参数化分布中，θ 是定义分布 F(X;θ) 的参数。 随机变量 X=x 的概率为 P(X=x) = F(x;θ)，这里的参数 θ 是已知的。而我们一般情况下会拥有现实世界中的数据 (x)，而定义分布 (θ) 的参数是未知的。
似然 释义 likelihood 可能,可能性; [数]似然,似真; 双语例句 全部 likelihood 1. Viterbi algorithm is the most likelihood decode algorithm of convolution code. 维特比译码算法是卷积编码的最大似然译码算法. 来自互联网 2. Maximum likelihood classifier ( MLC ) is the most used and effective classifica...