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实现具有负对数似然损失的简单概率模型

，可以通过以下步骤进行：

简单概率模型：简单概率模型是指基于概率论的模型，用于描述随机事件的发生概率。常见的简单概率模型包括朴素贝叶斯分类器、逻辑回归等。这些模型可以用于分类、回归等任务。
负对数似然损失：负对数似然损失是一种常用的损失函数，用于最大化模型的似然函数。在概率模型中，似然函数表示给定观测数据下模型参数的可能性。负对数似然损失的目标是最小化负对数似然函数，从而最大化似然函数。
实现步骤：
- 数据准备：准备训练数据集和测试数据集，确保数据集包含输入特征和对应的标签。
- 模型选择：选择适合任务的简单概率模型，如朴素贝叶斯分类器或逻辑回归模型。
- 模型训练：使用训练数据集对模型进行训练，通过最小化负对数似然损失来优化模型参数。
- 模型评估：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算模型在测试集上的准确率、精确率、召回率等指标。
- 模型应用：将训练好的模型应用于实际场景中，进行预测或分类任务。

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请注意，以上链接仅为示例，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和选择。

相关搜索:logLik对正态线性模型返回的对数似然与“标准”手工计算之间的差异 Tensorflow中的高斯对数似然损失函数使用r中的预测概率找到对数似然使用SGD实现具有对数损失和L2正则化的SGD分类器而不使用sklearn 在python中，梯度下降不适用于具有逻辑概率的最大似然在zfit中使用未入库的最大似然拟合中具有负权重的数据如何使用Tensorflow概率中的Gamma函数作为回归模型中的对数似然损失如何在Keras中以多变量高斯的对数似然进行自定义损失？求负对数似然Python的导数训练具有负似然性的神经网络进行回归

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这便是一个简单的使用极大似然的场景，根据黑白球的出现情况去对黑球概率这个参数进行估计，做估计的依据是：概率是什么数值时最符合当前的情况，即当前情况的可能性最大，换成数学点的语言就是似然极大。...这只是一个十分简单的例子，实际使用极大似然法时要复杂得多，但是其本质是一样的。 2 极大似然法在生成模型中，概率密度函数p(x)一直扮演着核心的位置。...我们可以对似然函数取对数来缓解该问题，即log[L(θ)]，并且仍然求解最好的模型参数θML使对数似然函数最大，即 ?...可以证明两者是等价的，但是将似然函数取对数后会把概率乘积形式转换为对数求和的形式，大大方便了计算。将其展开后，有 ?...；而变分自编码器模型则采用近似的方法，只获得了对数似然函数log[L(θ)]的一个下界，通过最大化该下界近似地实现最大似然；玻尔兹曼机使用马尔科夫链对似然函数的梯度进行了近似。

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深度学习基础知识（三）--交叉熵损失函数

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结合sigmoid函数将硬划分转化为概率划分的特点，采用概率的对数损失（概率解释-N次伯努利分布加最大似然估计），其目标函数如下：同样采用梯度下降的方法有：又：所以有： B、概率解释逻辑回归的概率解释同线性回归模型一致...即：所以最大化似然估计有： logistic采用对数损失（对数似然函数）原因： 1) 从概率解释来看，多次伯努利分布是指数的形式。...由于最大似然估计导出的结果是概率连乘，而概率（sigmoid函数）恒小于1，为了防止计算下溢，取对数将连乘转换成连加的形式，而且目标函数和对数函数具备单调性，取对数不会影响目标函数的优化值。...回顾对偶函数，内部最小化求解得到了，回到外部目标，将代回拉格朗日函数有： C、概率解释已知训练集的经验概率分布，条件概率分布的对数似然函数为：其中，我们发现对数似然函数与条件熵的形式一致，最大熵模型目标函数前面有负号...（这与最大化对数似然函数完全相反），同时最大熵模型中有约束条件。

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机器学习 | 逻辑回归算法（一）理论

对一个训练集的个样本，假设个样本独立同分布: 对概率对极大似然估计得交叉熵函数：为了数学上的便利以及更好地定义"损失"的含义，我们希望将极大值问题转换为极小值问题，因此取负并让参数...损失函数表征模型预测值与真实值的不一致程度。LR损失函数为负的对数损失函数。...逻辑回归，假设样本服从伯努利分布（0-1分布），然后求得满足该分布的似然函数，接着取对数求极值最小化负的似然函数应用极大似然估计法估计模型参数，从而得到逻辑回归模型。...最大似然估计让总体分布尽量与样本的分布趋同，就是总体的分布与样本分布具有最大的相似性，然后再来求取模型中的参数，这样就可以得到比较符合最大似然估计的模型。...朴素贝叶斯是生成模型，逻辑回归是判别模型；朴素贝叶斯运用的贝叶斯理论，逻辑回归是最大化对数似然，这是两种概率哲学的区别。

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机器学习学习笔记（20）深度前馈网络

使用最大似然学习条件分布大多数线代的神经网络使用最大似然来训练，这意味着代价函数就是负的对数似然，它与训练数据和模型分布间的交叉熵等价。这个代价函数表示为： ?...这在很多情况下都会发生，因为用于产生隐藏单元或者输出单元的输出的激活函数会饱和。负的对数似然帮助在很多模型中避免这个问题。...在软件实现时，为了避免数值问题，最好将负的对数似然写作z的函数，而不是 ? 的函数。如果sigmoid函数下溢到0，那么只会对 ? 取对数会得到负无穷。...都是不重要的。负对数似然代价函数总是强烈的惩罚最活跃的不正确预测。如果正确答案已经具有了softmax的最大输入，那么 ? 项和 ? 项将大致抵消。...如果给定了混合模型的正确的负对数似然，梯度下降将自动地遵循正确的过程。

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关于逻辑回归，面试官们都怎么问

逻辑回归的损失函数都说逻辑回归的损失函数是它的极大似然函数，但是为啥呢？...先一句话概括一下极大似然估计，顺便就复习了，以防面试官问起来：极大似然估计：利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值（模型已定，参数未知）再联系到逻辑回归里...反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的参数，举个例子，我们已经知道了一个样本点，是正类，那么我们把它丢入这个模型后，它预测的结果一定得是正类啊，正类才是正确的，才是我们所期望的，我们要尽可能的让它最大...逻辑回归为什么用极大似然函数作为损失函数一般和平方损失函数（最小二乘法）拿来比较，因为线性回归用的就是平方损失函数，原因就是平方损失函数加上sigmoid的函数将会是一个非凸的函数，不易求解，会得到局部解...，用对数似然函数得到高阶连续可导凸函数，可以得到最优解。

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深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（2）

与softmax搭配使用的交叉熵函数：torch.nn.CrossEntropyLoss()。对数似然函数：我们将似然函数作为机器学习模型的损失函数，并且用在分类问题中。...所以，根据似然函数的定义，单个样本的似然函数即：所以，整个样本集（或者一个batch）的似然函数即：所以在累乘号前面加上log函数后，就成了所谓的对数似然函数：而最大化对数似然函数就等效于最小化负对数似然函数...逻辑回归推导出的经验风险函数是最小化负的似然函数，从损失函数的角度看，就是对数损失函数。形式上等价于二分类的交叉熵损失函数。...2.6.3 逻辑回归为什么使用对数损失函数假设逻辑回归模型：假设逻辑回归模型的概率分布是伯努利分布，其概率质量函数为：其似然函数为：对数似然函数为：对数函数在单个数据点上的定义为：则全局样本损失函数为...：由此可以看出，对数损失函数与极大似然估计的对数似然函数本质上是相同的。

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Logistic Regression：互联网行业应用最广的模型

前面几篇文章系统讨论了线性回归模型：这是一个回归模型，模型可以预测范围的目标值。在模型求解时，我们可以使用误差平方定义损失函数，最小化损失函数即可求得模型参数。...是几率的对数，被称为对数几率（Log Odds，或者Logit）。我们回顾一下概率知识：我们知道概率都是区间上的值，假设一件事物成功的概率为，失败的概率为。...Logistic Regression的最大似然估计 Logistic函数可以和概率联系起来，于是我们可以将视为分类到正例的概率估计：，分类到负例的概率为：。...有了概率表示，我们很容易进行概率上的最大似然估计。因为似然函数与概率函数的形式几乎相似，概率函数就是所有样本发生的概率的乘积，而似然函数是关于参数的函数。...和线性回归一样，我们对上面的公式取，这样更容易实现似然函数的最大化：如何求得上面公式的解？和线性回归一样，我们可以利用梯度上升法。

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Logistic Regression 为什么用极大似然函数

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。...对数损失 Logistic Regression 常用于模型输出为每一类概率的分类器 Hinge损失 SVM 用于最大间隔分类指数损失 AdaBoost 几种损失函数的曲线： ?...：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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重磅！！|“NLP系列教程04”之word2vec 02

训练中我们通过最大化似然函数来学习模型参数，即最大似然估计。其中跳字模型的损失函数为： ?...如果使用随机梯度下降，那么在每一次迭代里我们随机采样一个较短的子序列来计算有关该子序列的损失，然后计算梯度来更新模型参数。梯度计算的关键是条件概率的对数有关中心词向量c和背景词向量o的梯度。...,o2m，那么给定背景词生成中心词的条件概率为： ? 其中为了简化公式： ? ? 那么上式可以简单的写成： ? ‍‍那么连续词袋模型的似然函数由背景词生成任意中心词的概率为： ?...2 连续词袋模型的训练连续词袋模型与跳字模型的训练方法基本一致。联系词袋模型的最大似然估计等于最小化损失函数。 ? 由于 ?...其中条件概率被近似表示为： ? 设文本序列中事件步t的词wt在词典中的索引为it，噪声词wk在词典中的索引为hk。关于以上条件概率的对数损失为： ? ‍‍‍‍

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使用TensorFlow Probability实现最大似然估计

极大似然估计最大似然估计是深度学习模型中常用的训练过程。目标是在给定一些数据的情况下，估计概率分布的参数。简单来说，我们想要最大化我们在某个假设的统计模型下观察到的数据的概率，即概率分布。...这意味着想要找到似然函数的最大值，这可以借助微积分来实现。函数的一阶导数对参数的零点应该足以帮助我们找到原函数的最大值。但是，将许多小概率相乘在数值上是不稳定的。...我们已经看到了我们想要达到的目标最大化似然函数的对数变换。但是在深度学习中，通常需要最小化损失函数，所以直接将似然函数的符号改为负。...通过一个简单的例子，我们对似然函数的形状有了一些直观的认识。...最后通过定义一个TensorFlow变量、一个负对数似然函数并应用梯度，实现了一个使用TensorFlow Probability的自定义训练过程。作者：Luís Roque

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天天用AI还不知道AI是怎么反馈的？一文了解生成模型常见损失函数Python代码实现+计算原理解析

三、常见生成模型损失函数1.负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss，NLL Loss）负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss，NLL...5个类别targets = torch.tensor([1, 0, 4]) # 三个样本的实际类别标签# 使用交叉熵损失函数计算负对数似然损失criterion = nn.CrossEntropyLoss...()nll_loss = criterion(logits, targets)print("负对数似然损失:", nll_loss.item())输出结果负对数似然损失: 2.2102.重构误差（Reconstruction...对于像变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）这样的模型，重构误差通常由负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss）来度量。...我们可以用Pytorch构建一个简单的自编码器模型，再来实现重构误差：import torchimport torch.nn as nn# 定义一个简单的自编码器模型class Autoencoder(

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机器学习--代价函数

一、代价函数概述机器学习的模型分为能量模型和概率模型，知道概率分布的可以直接用概率模型进行建模，比如贝叶斯分类器，不知道的就用能量模型，比如支持向量机。...因为一个系统稳定的过程就是能量逐渐减小的过程。简单理解，代价函数也就是通常建立的能量方程的一种，在机器学习中用来衡量预测值和真实值之间的误差，越小越好。...只要设计的目标函数有下界，基本上都可以，代价函数非负更为方便。五、代价函数分类均方差代价函数 ? 这个是来自吴恩达的机器学习课程里面看到的损失函数，在线性回归模型里面提出来的。...这个形式的代价函数计算Jacobian矩阵如下： ? 对数损失函数对数似然作为代价函数是在RNN中看到的，公式如下： ? 表示真实目标在数据集中的条件概率的负对数。...而概率是小于1的，其对数值小于0，且对数是单调递增的，因此，当负对数最小化，就等同于对数最大化，概率最大化。逻辑回归中的代价函数实际上就是对数似然的特殊表示的方式： ?

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