本文从什么是似然函数以及似然函数的定义引入最大似然函数，最后通过简单的抛硬币例子来更加具体的说明。 a 什 么 是 似 然 函 数 ？ 那么根据例二来说，就是求 以及 这两个概率。那这两个概率怎么求呢？实质上我们并没有先验知识直接求出这些概率。 前面说了其实似然函数就是对概率的反过程，那么也就是求 这个"条件概率"，即 。 从这样一个想法出发，最大似然估计的做法是：首先选取似然函数（一般是概率密度函数或概率质量函数），整理之后求最大值。 实际应用中一般会取似然函数的对数作为求最大值的函数，这样求出的最大值和直接求最大值得到的结果是相同的。似然函数的最大值不一定唯一，也不一定存在。
为什么用 sigmoid 函数？请看：Logistic regression 为什么用 sigmoid ？ 损失函数是由极大似然得到， 记： ? 则可统一写成： ? 写出似然函数： ? 取对数： ? 求解参数可以用梯度上升： 先求偏导： ? 再梯度更新： ? 常用的是梯度下降最小化负的似然函数。 ---- 2. ： 在 Hinge的左侧都是凸函数，并且Gold Stantard损失为它们的下界 要求最大似然时(即概率最大化)，使用Log Loss最合适，一般会加上负号，变为求最小 损失函数的凸性及有界很重要， LR 损失函数为什么用极大似然函数？ 因为我们想要让 每一个 样本的预测都要得到最大的概率， 即将所有的样本预测后的概率进行相乘都最大，也就是极大似然函数. 对极大似然函数取对数以后相当于对数损失函数， 由上面 梯度更新 的公式可以看出， 对数损失函数的训练求解参数的速度是比较快的， 而且更新速度只和x，y有关，比较的稳定， 为什么不用平方损失函数
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在上一篇推送中我们讲述了机器学习入门算法最小二乘法的基本背景，线性模型假设，误差分布假设（必须满足高斯分布）然后引出似然函数能求参数（权重参数），接下来用似然函数的方法直接求出权重参数。 1 似然函数 首先构建似然函数 L( | x) ，假设一共有 m 个房屋相关样本，那么进一步得到似然函数（它是参数 为自变量的函数，这个一定要注意了，似然函数将概率转化为似然，这个还是似然的强大之处了 上式的意思是 m 个样本的误差分布的概率乘积，这就是概率似然函数。 提到似然函数，那不得不提最大似然函数估计吧，为什么呢？ 因为既然似然函数是关于误差分布的发生概率的乘积，既然这些分布值都已经实实在在的出现了，为什么不求出这种 ，它能使得事件尽可能地逼近样本值，这就是最大似然估计。 以上我们通过数学的方法，借助似然函数，然后求似然函数对数的极大似然估计，直接把参数求出来了，这是必然？还是巧合？ 机器学习的参数一般是不能通过直接求解得出的，所以很明显是个巧合啊！
忽然，一只野兔从前方窜过，只听一声枪响，野兔应声倒下，若你推测一下，是谁击中了野兔，你会怎样想 2、有一时间A，我们知道它发生的概率p只可能是： 它是θ的函数，L(θ)称为样本的似然函数。 由极大似然估计法：x1,...,xn;挑选使概率L(x1,...,xn;θ)达到最大的参数，作为θ的估计值即取 ? 使得 ? &\hatθ与x1,... 的最大值，这里L(θ)称为样本的似然函数，若 ? 则称 ? 为θ的最大似然估计值，称 ? 若总体分布中包含多参数，即可令 ? 解k个方程组求的θ的最大似然估计值 小结：最大似然估计法的一般步骤： **写似然函数L ** ? ,xn）为样本观察值，求\lamda的最大似然估计值 解：总体X的概率密度函数为: ? ? 设总体X分布律为： ? 求参数p的最大似然估计量 ?
什么是EM算法 1.1 似然函数 1.3 极大似然函数的求解步骤 1.4 EM算法 2. 采用 EM 算法求解的模型有哪些？ 3.代码实现 4. 参考文献 1. 1.3 极大似然函数的求解步骤 假定我们要从10万个人当中抽取100个人来做身高统计，那么抽到这100个人的概率就是(概率连乘)： ? 对于求一个函数的极值，通过我们在本科所学的微积分知识，最直接的设想是求导，然后让导数为0，那么解这个方程得到的θ就是了（当然，前提是函数L(θ)连续可微）。但，如果θ是包含多个参数的向量那怎么处理呢？ 求极大似然函数估计值的一般步骤： 写出似然函数； 对似然函数取对数，并整理； 求导数，令导数为0，得到似然方程； 解似然方程，得到的参数即为所求； 1.4 EM算法 两枚硬币A和B，假定随机抛掷后正面朝上概率分别为 现在我们的目标没变，还是估计PA和PB，需要怎么做呢？
如何写出似然函数，如何使用R语言编程实现： 正态分布数据似然函数 线性回归似然函数 用R语言自带的函数计算极值 1. 正态分布 1.1 正态分布函数 ? ? 2. 正态分布似然函数推断 2.1 正态密度函数 ? 2.2 联合密度的似然函数 当n个观测值相互独立，他们的似然函数（等价于联合密度函数）为： ? 2.3 正态分布似然函数 对似然函数，两边求自然对数: ? 进一步简化： ? 极大似然函数和最小二乘法的关系 对上面的似然函数求偏导 ? 得到的结果和最小二乘法结果一致： ? 7. 使用最大似然法求解问题的步骤为 一、确定问题的随机变量类型是离散随机变量还是连续随机变量 二、得出问题的概率分布 三、概率函数转为似然函数 四、似然函数取对数 五、求关于某变量的偏导数 六、解似然方程
1.1 似然函数 在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性。 1.3 极大似然函数的求解步骤 假定我们要从10万个人当中抽取100个人来做身高统计，那么抽到这100个人的概率就是(概率连乘)： L(θ)=L(x1,... ，通过我们在本科所学的微积分知识，最直接的设想是求导，然后让导数为0，那么解这个方程得到的θ就是了（当然，前提是函数L(θ)连续可微）。 但，如果θ是包含多个参数的向量那怎么处理呢？当然是求L(θ)对所有参数的偏导数，也就是梯度了，从而n个未知的参数，就有n个方程，方程组的解就是似然函数的极值点了，最终得到这n个参数的值。 求极大似然函数估计值的一般步骤： 写出似然函数； 对似然函数取对数，并整理； 求导数，令导数为0，得到似然方程； 解似然方程，得到的参数即为所求； 1.4 EM算法 两枚硬币A和B，假定随机抛掷后正面朝上概率分别为
最大似然函数 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506
似然函数 似然函数个人理解是一种更加“公式化”的条件概率表达式，因为他书写的形式和条件概率相比并没有太大区别—— ? ,只是解读方式不同。这里的 ? 表示样本特征数据， ? 表示模型参数。 如果 ? 极大似然估计 按照前面似然函数 ? 的介绍，似然函数可以看做 ? 是已知的， ? 是未知的，极大似然估计就是在已知 ? 的情况下求取 ? 。 在现实的生产生活中也常常会遇到这样的问题。 极大似然评估的公式及像这个公式。 设有一组样本 ? ,所有样本的联合概率密度 ? 称为相对于样本 ? 的似然函数。那么由独立判定公式推断出所有样本的概率为： ? 。 设 ? 是使得 ? 也称为对数似然函数。 如果 ? 连续可微，那么可以使用导数为0求函数的凸点。即： ? 。 将条件因子扩展为M个，即 ? ,则似然函数（对数似然函数变成）： ? 此时每一个 ? 的求导变成一个求偏导数的过程： ? ,每一个 ? 都要对 ? 求导。 最大似然评估的案例 最大似然评估计算 最大似然评估（也称为极大似然评估）的用处是什么？首先可以将每个字眼拆解开来看。
似然函数是个什么函数，它的意义是什么？它与概率相比，有什么不同吗？ 1 似然函数 似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。 给定输出 x 时，关于参数 θ 的似然函数 L(θ|x)，在数值上它等于给定参数 θ 后变量 X 的概率： ? 这个是非常重要的！ 这就是一个似然问题，求解模型本身的一些属性。求解它需要假定误差分布满足高斯分布，然后求出似然函数，因为既然已经发生了，就直接求概率发生的最大值吧，既然求最值，自然就能求出出现正面的概率参数来了。 2 似然与概率 概率与似然的不同 概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果。 而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物的性质的参数进行估计：似然是在知道输出结果（比如，对应1万个样本结果），求事物的性质的参数，如线性回归的中的权重参数。
在viado SDK的程序开发中，会出现以下的问题，abs函数有警告，sqrt函数有错误。 ? 看看警告提示：这个错误表示这个函数还没有经过声明 ? 看看错误提示：这是个编程链接错误,意思是说在你的程序里引用了某个函数, 但是链接器找不到该定义. ? 怎么解决？ 添加m文件 因为abs()位于math.h函数里，点击? ? 然后Apply ? 会有一段小时间要消耗啦。 ? ?
在Excel中怎么看数据排名？有很多小伙伴可能会想到排序，这也是一种方法。其实用Rank函数也可以求Excel中数据的排名。 方法二：插入Rank函数 1、选中单元格B2，在“开始”界面中点击“Σ”旁的倒三角图标，点击“其他函数”。 2、然后在插入函数界面中输入“排名”，点击“转到”。然后选择函数RANK点击“确定”。 3、在“函数参数”界面的Number中输入A2，在Ref中输入A1：A10，然后点击“确定”就可以了。 三、插入RANK.AVG函数 1、选中单元格B2 ，然后在“公式”界面中，点击“插入公式”。 2、然后在弹出的“插入函数”界面中输入“排名”，点击“转到”。然后选择函数RANK.AVG点击“确定”。 2、在“插入函数”界面的搜索函数中输入“排名”点击“转到”。然后选择函数RANK.EQ点击“确定”。
我们首先要知道云函数和数据库之间有什么联系，它们之间又是怎么进行操作的呢？我们要知道，云函数是为了将数据以及函数放在云端，通过方便我们其他的程序调动。 那么我们在了解云函数的功能之后，他怎样才能连接到我们的数据库呢？云函数怎么连接数据库其实我们，只需要进行一些简单的操作。 一.云函数怎么连接数据库 我们首先需要对数据库进行权限设置，这就需要我们用到开发者工具在云开发当中，我们需要进入到每个服务器的控制台之后，我们数据库进行更改，这一部是很重要的，因为在正式使用云函数之前呢 二.云数据库怎么操作 部署好云函数之后有什么作用呢？我们在使用银行数的时候，数据库又是怎么进行工作的？ 在知道云函数怎么连接数据库之后使用这一项云函数，可以将小程序在登录的时候进行无缝衔接，之后进行数据库的储存和API文档的保存。
在DAX里，我们计算年龄经常会用YEARFRAC函数，但最近才注意到，原来这个函数计算年龄时会有BUG！ ，其实原理很简单：就是把年月日做成一串数值，然后求差值再得到年数。 比如2000年10月16日，转成数值20001016，今天转成20200509，然后相减，实际就是通过这种方式，使得月和日的比较形成对年份的差值影响。 如果后面的月日比生日的月日小，就会比直接求年份之差要小1…… 这个算法跟我前期在讲《PQ中的年龄计算方法》的核心思路是相似的，可以对比着学一下。 由这个例子同时也可以看出，即使是如此牛逼的开发团队，依然可能写出有BUG的函数，自己写的算法或公式有点儿BUG，太正常不过了，所以，大胆地去尝试，去做，就对了！
问: 在MySQL中如何使用DATE_FORMAT() 函数？ 在我们平常使用MySQL时，有可能会对某些日期数据进行格式化，使它变为我们想要的格式，此时我们就会使用 DATE_FORMAT(date,format) 函数。 ) 接收两个参数： date :参数是合法的日期 format : 规定的日期格式,由格式标识符组成的字符串，也就是你想格式化成什么样，用指定的格式标识符指定你想要的格式，格式标识符见下表 格式标识符 由上表可知, %Y-%m-%d %H:%i:%s 这样的格式标识符组合能够满足我们的要求。 ? 经查询上表，我们知道 '%Y-%m-%d %r' 这样的格式标识符组合可以满足我们的需求 ? 好了，其余的说明符大家可以自己试试，我们下期见
在编程语言中有输出就有输入，下面我们就来看看input()输入函数，还是老规矩先看看输入函数的构造。 On *nix systems, readline is used if available. """ pass 从构造函数我们可以看到input传入的参数是*arg, **kwargs，这两个参数表示可以在函数内传入任何形式的变量或其他数据类型 下面我们就来演示一下： c = 'python自学网' aa = input(c)print(aa) 返回结果： 1.png 先打印的是python自学网，然后继续输入dd之后按回车键，又输出dd，是因为
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