从概率后缀树中获取对数似然

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markov-chains、pst、traminer、sequence-analysis

treelogLik(S1) 出于某种原因，它拒绝返回对数似然值如何获得对数似然值？

浏览 22提问于2017-01-26得票数 2

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最大似然估计伪码

python、statistics、machine-learning、pseudocode

我需要编写一个最大似然估计器来估计一些玩具数据的均值和方差。我有一个包含100个样本的向量，用numpy.random.randn(100)创建。数据应具有零均值和单位方差高斯分布。有没有最大似然估计器的伪代码？我得到了MLE的直觉，但我不知道从哪里开始编码。维基说取最大对数似然率。我所理解的是:我需要使用不同的参数来计算对数似然，然后我将采用给出最大概率的参数。如果我随机尝试不

浏览 4提问于2011-10-11得票数 28

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似然函数的哪种定义是正确的？

machine-learning、deep-learning、linear-regression

在关于第五章的深度学习书的在线版本中，似然函数的估计量定义为：这是个体概率的乘积。在获取日志后，它到达日志似然函数(Eq.1)：然后，通过将其除以m，获得一个表示为期望值的版本(Eq.2)，从而重新标定上述内容：好的。接下来，该书认为，最大化上述对数似然函数(Eq.2)与最小化KL散度是一样的：或者更简单的说，就是将第二个任期最小化。因此，作者说，无论是哪种方式，我们都可以得到与Eq.2相同的

浏览 0提问于2020-12-19得票数 3

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用R logLikFun估计x分布的k值

r、chi-squared、estimation、log-likelihood

我的任务是用极大似然估计来估计几种x-平方分布的概率分布函数的自由度。我已将日志-似然函数缩小到以下几个方面：(2∑=1log−12∑=1−log 1)/2(Γ(/2))−2 2log(2) 然而，我不知怎么不明白如何使用/2将这个函数，特别是log(Γ(Γ)部分)插入到R中(稍后我将使用maxLik R函数来估计自由度k )。例如

浏览 6提问于2021-11-01得票数 0

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在xgboost泊松运行中nloglisilies值背后的直觉

python、xgboost、poisson、gbm

当然值越小越好..但没有得到我们在rmse或Mae中得到的实际错误直觉。

浏览 0提问于2017-03-22得票数 0

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在受限boltzmann机器中寻找对数似然

python、machine-learning、artificial-intelligence、neural-network

我的问题是关于受限玻尔兹曼机中的对数似然。我读到过，除了非常小的模型之外，在所有模型中找到精确的对数似然都是困难的，因此引入了对比散度、PCD、伪对数似然等。我的问题是，即使是在一个小模型中，如何找到精确的对数似然？我遇到了这个公式的几种定义，似乎都是不同的。在铁勒门2008年的论文《Training Restricted Boltzmann

浏览 4提问于2013-06-15得票数 0

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拉普拉斯估计与期望似然估计之差？

python、statistics、probability、sentiment-analysis

我正在用Python做情感分析方面的研究，目前我对nltk.probability有一些困惑，Laplace估计作为概率分布的实验，用来产生频率分布。"Laplace估计“是从N个结果和B桶as (c+1)/(N+B)的实验中得到的计数为c的样本的概率。这相当于在每个垃圾箱的计数中添加一个，并对结果的频率

浏览 3提问于2015-11-04得票数 0

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文档聚类中的对数似然相似度

machine-learning、cluster-analysis、similarity、text-mining

浏览 0提问于2012-07-21得票数 1

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高斯混合模型的数学与EM算法

clustering、gaussian、expectation-maximization、gmm

日志似然函数在什么时候和如何起作用？

浏览 0提问于2023-04-22得票数 2

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使用logits时的负对数可能性

tensorflow、deep-learning、log-likelihood

我正在尝试在我的神经网络中使用负对数似然作为度量。然而，我发现了两种不同的loss实现，我似乎找不出哪一个是正确的。

浏览 5提问于2021-11-08得票数 0

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如何将分布与R中现有的CDF相匹配？

r、statistics

我正在做一个项目，以了解景观中不同海拔的分布。这需要我测量栅格中每个高程有多少个数据点(每个像素=一个高程值)。由于我的地图区域很大，我最终得到了每次选举的非常大的频率计数。我知道fitdist软件包，但是这些软件包似乎是从原始测量中计算CDF的，因此不能使用我的数据，除非我创建一个包含89021行0的文件，那么56893行0.01 etc...This是非常不切实际的。

浏览 2提问于2020-08-01得票数 1

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scipy.stats.rv_continuous.fit生成的对数似然函数

python、scipy、statistics

方法scipy.stats.rv_continuous.fit找到使对数似然函数最大化的参数，该对数似然函数由输入数据和分布rv_continuous的规格确定。scipy.stats.rv_continuous.fit的文档没有解释对数似然函数是如何生成的，我想知道是如何生成的。我需要它，这样我就可以在fit估计的参数(即最大值)下计算对数似然的值。

浏览 27提问于2020-01-23得票数 1

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nce_loss()的Tensorflow num_classes参数

tensorflow、nlp、word2vec、word-embedding、language-model

我对噪声对比估计的理解是，我们从单词嵌入中采样一些向量(负样本)，然后计算每个向量的对数似然。然后，我们希望最大化目标单词的概率和每个负样本单词的对数似然之间的差异(因此，如果我在这方面是正确的，我们希望优化损失函数，使其尽可能接近1)。

浏览 1提问于2017-11-30得票数 2

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使用R的对数似然

r、statistics

我有一个概率密度函数(PDF)theta是未知参数。如何编写此PDF的对数似然函数？我很困惑；x将来自我的数据，但是我如何处理等式中的theta呢？

浏览 1提问于2010-11-29得票数 1

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CrossEntropyLoss和NNLLoss与log_softmax在PyTorch中的差异？

pytorch、classification、cross-entropy

当我在PyTorch中构建分类器时，我有两个选项要做使用nn.NNLLoss并添加F.log_softmax作为模型中的最后一层

浏览 6提问于2021-01-11得票数 0

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sci-kit学习中SVC概率输出的网格搜索交叉验证

python、machine-learning、scikit-learn

我想对SVC分类器的概率输出运行网格搜索交叉验证。特别是，我想最小化负对数可能性。从文档中可以看出，GridSearchCV调用了被传递的估计器的predict()方法，SVC的predict()方法返回类预测，而不是概率(predict_proba()返回类概率)。1)我是否需要继承SVC的子类，并为其提供一个返回概率而不是类的predict()方法来完成对数似然交叉验证？我想我需要编写自己的score_func或

浏览 1提问于2013-05-21得票数 1

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