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沙龙
1
回答
使用
python
进行
边际
似
然
优化
python
、
optimization
、
scipy-optimize-minimize
、
gaussian-process
我正在尝试
优化
边缘
似
然
来估计高斯过程回归的参数。所以我这样定义了
边际
对数
似
然
: def marglike(par,X,Y):n = len(X)k = np.exp(-(parameters values Out[75]: array([[1872.6511786]]) 但是当我尝试
使用
“最小化”来
优
浏览 28
提问于2021-02-11
得票数 0
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1
回答
求积近似R中的变换贝塔分布
r
、
numerical-integration
我正在
使用
R运行一个模拟,其中我
使用
似
然
比测试来比较两个嵌套的项目响应模型。LRT的一个版本
使用
联合
似
然
函数L(θ,ρ),另一个版本
使用
边际
似
然
函数L(ρ)。我想在f(θ)上对L(θ,ρ)
进行
积分,以获得
边际
似
然
L(ρ)。我有两个条件:在第一个条件中,f(θ)是标准正态(μ=0,σ=1),我的理解是我可以只选取一些横坐标点,比如
浏览 2
提问于2013-06-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
用integrate()计算R中高斯模型的
边际
似
然
r
、
bayesian
、
numerical-integration
、
integrate
、
log-likelihood
我正在尝试计算R中高斯模型的边缘
似
然
,更准确地说,我正在尝试将mu上的高斯先验和sigma上的高斯先验的
似
然
与一些观察值yi
进行
积分。换句话说,我正在尝试计算:我尝试
使用
以下函数在R中编写此代码(在这里遵循类似的SA问题:):set.seed(666) d <- rn
浏览 2
提问于2018-03-11
得票数 0
2
回答
Python
中的凸
优化
python
、
python-3.x
、
optimization
、
scipy
、
convex
现在,我想用
Python
3.5 ()实现著名的Dixon-Coles模型。我的问题
浏览 2
提问于2016-09-13
得票数 0
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1
回答
统计模型OLS回归:对数
似
然
、
使用
和解释
python
、
statistics
、
statsmodels
我
使用
python
的statsmodel包来
进行
线性回归。在R^2、p等的输出中也存在“对数
似
然
”.在文档中,这被描述为“拟合模型的
似
然
函数的值”。我看了一下源代码,并不真正理解它在做什么。阅读更多关于
似
然
函数,我仍然有非常模糊的想法,这个‘对数-
似
然
’值可能意味着什么,或被用来。所以有几个问题: 在线性回归的情况下,
似
然
函数的值不等于参数的值(本例中为bet
浏览 1
提问于2014-10-23
得票数 2
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1
回答
Fminuc Matlab到Optim R的转换-增加R中的
优化
能力
r
、
matlab
、
optimization
我目前正在
使用
optim 'BFGS'将
使用
优化
器fminunc计算对数
似
然
的matlab模型集转换为R。 我有所有matlab模型的初始值、最大
似
然
值和最终参数结果。大多数R转换的模型都可以
使用
optim找到,
使用
与matlab相同的初始参数,具有相同的对数
似
然
和相同的最终参数值。然而,有些模型会陷入局部最优,这可以通过输入matlab端参数值作为初始值来解决,然后这些模型就会
浏览 0
提问于2013-02-18
得票数 0
1
回答
利用内部支持的
优化
器
优化
遗传算法中RBF核的核参数
python
、
optimization
、
scipy
、
scikit-learn
、
hyperparameters
optimizer可以是由字符串指定的用于
优化
内核参数的内部支持的
优化
器之一,也可以是作为可调用的外部定义的
优化
器之一。此外,在scikit学习中唯一可用的内部
优化
器是fmin_l_bfgs_b。但是,我知道还有更多的
优化
器。由于我想
使用
来
优化
超参数,所以我尝试实现如下算法: return np.array([10*(Xvariable[1]-Xvariabletrust_region_method,
浏览 1
提问于2018-05-10
得票数 2
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3
回答
局部回归和局部
似
然
方法的实现
c++
、
python
、
r
、
machine-learning
我正在寻找局部回归(LOESS)和局部
似
然
方法的有效实现,例如局部逻辑回归(局部
似
然
方法在Hastie et的的第6.5节中
进行
了讨论。al。)。我更喜欢C++或
Python
实现,但是指向R(我知道其中实现了LOESS,但我找不到局部
似
然
方法)或Java的指针也会更好。 非常感谢!
浏览 0
提问于2013-01-19
得票数 5
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2
回答
Logistic回归与最优参数w
machine-learning
、
logistic-regression
当我学习Logistic回归时,我们用负对数
似
然
法对参数w
进行
优化
。有一种说法是:,当训练样本线性分离时,最优w的大小可以达到无穷大。
浏览 2
提问于2014-09-20
得票数 1
1
回答
用sci-kit学习
进行
高斯过程回归
python
、
scikit-learn
上下文:在高斯过程(GP)回归中,我们可以
使用
两种方法:(2)贝叶斯方法:在核参数上引入参数先验分布。获取内核参数的后验分布的数据的条件,而现在,(IIb) (完全贝叶斯方法):
使用
浏览 10
提问于2022-06-23
得票数 0
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1
回答
如何
使用
Python
进行
数据的多项式最大
似
然
估计?
python
、
math
、
scipy
、
statistics
、
multinomial
1856104 1779106 1912108 2233110 3133 当你知道样本的类型和每种类型的样本数时,就会
使用
多项式极大
似
然
估计如何
使用
Python
进行
数据的多项式最大
似
然
估计?
浏览 12
提问于2022-06-28
得票数 0
2
回答
在受限boltzmann机器中寻找对数
似
然
python
、
machine-learning
、
artificial-intelligence
、
neural-network
我研究RBM已经有几个月了,一直在
使用
Python
,并且已经阅读了您所有的论文。我有个问题,我想,这是怎么回事?为什么不从源头入手呢?我想我至少会抓住机会让你有时间回复。,以与其他类型的近似
进行
比较,但没有说明他
使用
的公式。我能找到的最接近的东西是
使用
能量函数而不是配分函数的概率,但我无法对此
进行
编码,因为我不完全理解语法。我想我想问的是,你能给我一个代码(
Python
,伪代码,或任何语言)算法来找到给定模型的对数
似
然
,这样我就可以理
浏览 4
提问于2013-06-15
得票数 0
1
回答
boxcox变换法比较(r,
python
)
python
、
r
我有一个简单的问题:我想对一系列数据
进行
盒形变换。我尝试了不同的方法,得到了不同的结果。为什么我没有一致的结果?bc= boxcox(lm(x~x))print(paste("best lambda:", lmbd2)) 计划C:
python
浏览 8
提问于2022-07-14
得票数 1
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1
回答
python
中用户定义概率密度函数(pdf)的最大
似
然
估计
python
、
statistics
、
distribution
、
mle
我正在做MLE,我想
优化
我的逻辑
似
然
函数。我
使用
的代码是: ->我有yObs和yPred,但我很困惑,我应该如何将yObs和yPred包含在我的
似
然
函数中,就像这里所做的那样: 他们
浏览 1
提问于2017-06-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
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有一些困惑的期望
似
然
估计用于实验的概率分布产生频率分布。“期望
似
然
估计”近似于具有N个结果和B桶as (c+0.5)/(N+B/2)的实验中计数c
浏览 3
提问于2015-11-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
使用
Mallet来评估LDA的最佳K值?
cluster-analysis
、
lda
、
topic-modeling
、
mallet
我正在
使用
Mallet从twitter数据中提取主题,并且我已经提取了一些看起来不错的主题。但我面临的问题是估计K。 我发现了一种方法model.estimate(),它可以用来估计K的不同值,但是我没有任何想法来证明K的值对模型是最好的
浏览 5
提问于2015-07-30
得票数 2
1
回答
如何实现最大
似
然
估计类型2?
python
、
scipy
、
sympy
、
bayesian
、
pymc3
我试图实现一种经验贝叶斯ML-Ⅱ(最大
似
然
估计II型)方法,用于从历史数据中估计先验分布参数。
浏览 0
提问于2019-03-03
得票数 3
回答已采纳
2
回答
对数
似
然
的
优化
,传递不同的数据集
r
、
function
、
optimization
、
normal-distribution
我正在尝试对正态分布的对数
似
然
进行
优化
。对数
似
然
函数起作用,它识别传入的数据集,但
优化
没有识别数据集在那里?
浏览 3
提问于2012-11-24
得票数 4
回答已采纳
2
回答
如何
使用
R或任何其他编程语言来估计两个不同分布的混合中的参数?
java
、
c
、
r
、
statistics
我正在
使用
最大
似
然
估计程序,通过
使用
对数
似
然
函数,并对每个对数
进行
微分,对数
似
然
方程是非线性的,我必须
使用
牛顿Rhapson迭代method.How,我可以
使用
R或任何其他编程语言吗?
浏览 3
提问于2010-08-03
得票数 2
1
回答
为什么当我在Stata上
使用
streg执行参数生存模型时,迭代会永远持续下去?
stata
前两种模式与代码配合得很好:然而,当我
使用
dist(gompertz)运行第三个模型时,迭代过程将永远运行,当它拟合整个模型时(只对常量模型
进行
拟合,只需4次迭代就可以了),直到160个或更多,所以我不得不中断。在迭代20的时候,我认为程序已经找到了ML点: 迭代17:日志
似
然
= 708.13
浏览 3
提问于2017-04-20
得票数 0
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