当训练最大似然估计程序时,对数似然下降(Log-Likelihood Descent)是一种常用的优化算法。它用于最大化似然函数,从而找到最优的模型参数。
对数似然下降算法的基本思想是通过迭代的方式,不断调整模型参数,使得对数似然函数的值逐步减小,直至收敛到局部最优解或全局最优解。具体步骤如下:
对数似然下降算法的优势在于可以通过最大化似然函数来估计模型参数,从而使得模型更好地拟合数据。它在统计学、机器学习等领域有广泛的应用。
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