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使用TensorFlow Probability实现最大似然估计

=0.3989423> 当从同一个分布独立抽取多个样本时(我们通常假设),样本值1,…,概率密度函数是每个个体概率密度函数乘积: 可以很容易地用一个例子来计算上面的问题。...我们可以这样写: 我们准备定义参数为和高斯分布似然函数: 作为对似然函数有更多直观了解,我们可以生成足够多样本来直观地了解它形状。...为了克服这个问题,可以使用同一函数对数变换。自然对数是一个单调递增函数,这意味着如果x轴上值增加,y轴上值也会增加。这很重要,因为它确保概率对数最大值出现在与原始概率函数相同点。...我们已经看到了我们想要达到目标最大化似然函数对数变换。但是在深度学习,通常需要最小化损失函数,所以直接将似然函数符号改为负。...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自定义训练过程。 作者:Luís Roque

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机器学习术语表

请注意,图本身包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举一组目标值一个。例如,在检测垃圾邮件二元分类模型,两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。 多类别分类问题混淆矩阵有助于确定出错模式。...之后,softmax 函数会生成一个(标准化)概率向量,对应于每个可能类别。 此外,对数有时也称为 S 型函数元素级反函数。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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开发者必看:超全机器学习术语词汇表!

类似的,在 458 个确实为非肿瘤样本,有 452 个被模型正确归类(452 个真负类),有 6 个被错误归类(6 个假正类)。 多类别分类混淆矩阵可以帮助发现错误出现模式。...凸函数(concex function) 一种形状大致呈字母 U 形或碗形函数。然而,在退化情形,凸函数形状就像一条线。...但是,如果你扩展了时间窗口,则会出现网页访客季节性差异。 推断(inference) 在机器学习,通常指将训练模型应用到无标注样本来进行预测过程。...Sigmoid 函数(sigmoid function) 把 logistic 或多项式回归输出(对数几率)映射到概率函数,返回值在 0 到 1 之间。...张量形状(Tensor shape) 张量元素数量包含在不同维度。比如,[5, 10] 张量在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。

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谷歌开发者机器学习词汇表:纵览机器学习基本词汇与概念

上述混淆矩阵展示了在 19 个确实为肿瘤样本,有 18 个被模型正确归类(18 个真正),有 1 个被错误归类为非肿瘤(1 个假负类)。...类似的,在 458 个确实为非肿瘤样本,有 452 个被模型正确归类(452 个真负类),有 6 个被错误归类(6 个假正类)。 多类别分类混淆矩阵可以帮助发现错误出现模式。...凸函数(concex function) 一种形状大致呈字母 U 形或碗形函数。然而,在退化情形,凸函数形状就像一条线。...但是,如果你扩展了时间窗口,则会出现网页访客季节性差异。 推断(inference) 在机器学习,通常指将训练模型应用到无标注样本来进行预测过程。...张量形状(Tensor shape) 张量元素数量包含在不同维度。比如,[5, 10] 张量在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。

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福利 | 纵览机器学习基本词汇与概念

上述混淆矩阵展示了在 19 个确实为肿瘤样本,有 18 个被模型正确归类(18 个真正),有 1 个被错误归类为非肿瘤(1 个假负类)。...类似的,在 458 个确实为非肿瘤样本,有 452 个被模型正确归类(452 个真负类),有 6 个被错误归类(6 个假正类)。 多类别分类混淆矩阵可以帮助发现错误出现模式。...凸函数(concex function) 一种形状大致呈字母 U 形或碗形函数。然而,在退化情形,凸函数形状就像一条线。...但是,如果你扩展了时间窗口,则会出现网页访客季节性差异。 推断(inference) 在机器学习,通常指将训练模型应用到无标注样本来进行预测过程。...张量形状(Tensor shape) 张量元素数量包含在不同维度。比如,[5, 10] 张量在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。

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机器学习常用术语超全汇总

请注意,图本身包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举一组目标值一个。例如,在检测垃圾邮件二元分类模型,两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。 多类别分类问题混淆矩阵有助于确定出错模式。...之后,softmax 函数会生成一个(标准化)概率向量,对应于每个可能类别。 此外,对数有时也称为 S 型函数元素级反函数。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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谷歌最新机器学习术语表,AB 测试 、混淆矩阵、决策边界……都在这里了!

ROC 曲线下面积是,对于随机选择正类别样本确实为正类别,以及随机选择负类别样本为正类别,分类器更确信前者概率。...请注意,图本身包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举一组目标值一个。例如,在检测垃圾邮件二元分类模型,两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...例如,下面显示了一个二元分类问题混淆矩阵示例: 上面的混淆矩阵显示,在 19 个实际有肿瘤样本,该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤(18 个真正例),错误地将 1 个归类为没有肿瘤(1 个假负例...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。 多类别分类问题混淆矩阵有助于确定出错模式。...向量每个单元格都表示一个单独英文单词,单元格值表示相应单词在句子中出现次数。由于单个英文句子包含单词不太可能超过 50 个,因此向量几乎每个单元格都包含 0。

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Google 发布官方中文版机器学习术语表

上面的混淆矩阵显示,在 19 个实际有肿瘤样本,该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤(18 个真正例),错误地将 1 个归类为没有肿瘤(1 个假负例)。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。...成本 (cost) 是损失同义词。 交叉熵 (cross-entropy) 对数损失函数向多类别分类问题进行一种泛化。交叉熵可以量化两种概率分布之间差异。另请参阅困惑度。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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【学术】谷歌AI课程附带机器学习术语整理(超详细!)

请注意,图本身包含在检查点中。 ---- 类别 (class) 为标签枚举一组目标值一个。例如,在检测垃圾邮件二元分类模型,两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...上面的混淆矩阵显示,在 19 个实际有肿瘤样本,该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤(18 个真正例),错误地将 1 个归类为没有肿瘤(1 个假负例)。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。 多类别分类问题混淆矩阵有助于确定出错模式。...---- 张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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ALITensorflow炼成与GAN科普

而实现方法,是让两个网络相互竞争。 生成模型是用来获取数据分布情况,而D则是用来估计来自训练数据概率。生成模型训练过程就是想办法把D错误概率给最大化。...而基于GAN方法代表了一个很好妥协:他们学习一个生成模型,生成比最佳VAE技术更高质量样本,而牺牲采样速度,并且还利用潜在代表在生成过程。...同时tf.Variable()构造函数需要给定任何类型和形状Tensor变量初始值。初始值定义变量类型和形状,其变量type和shape是固定。...ALI概念非本人提出,本人根据自己对ALI理解通过Tensorflow进行实现,并且运行于Jupyter。...限于本人水平,可能有出现一定错误,如有失误,欢迎交流。同时,由于本人学习Deep Learning时候直接接触英文材料,故一些专有名词翻译可能存在一些偏差。

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【官方中文版】谷歌发布机器学习术语表(完整版)

上面的混淆矩阵显示,在 19 个实际有肿瘤样本,该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤(18 个真正例),错误地将 1 个归类为没有肿瘤(1 个假负例)。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。...成本 (cost) 是损失同义词。 交叉熵 (cross-entropy) 对数损失函数向多类别分类问题进行一种泛化。交叉熵可以量化两种概率分布之间差异。另请参阅困惑度。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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Google发布机器学习术语表 (包括简体中文)

上面的混淆矩阵显示,在 19 个实际有肿瘤样本,该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤(18 个真正例),错误地将 1 个归类为没有肿瘤(1 个假负例)。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。...成本 (cost) 是损失同义词。 交叉熵 (cross-entropy) 对数损失函数向多类别分类问题进行一种泛化。交叉熵可以量化两种概率分布之间差异。另请参阅困惑度。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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干货 | Google发布官方中文版机器学习术语表

上面的混淆矩阵显示,在 19 个实际有肿瘤样本,该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤(18 个真正例),错误地将 1 个归类为没有肿瘤(1 个假负例)。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。...成本 (cost) 是损失同义词。 交叉熵 (cross-entropy) 对数损失函数向多类别分类问题进行一种泛化。交叉熵可以量化两种概率分布之间差异。另请参阅困惑度。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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Google发布机器学习术语表 (中英对照)

上面的混淆矩阵显示,在 19 个实际有肿瘤样本,该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤(18 个真正例),错误地将 1 个归类为没有肿瘤(1 个假负例)。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。...S 型函数 (sigmoid function) 一种函数,可将逻辑回归输出或多项回归输出(对数几率)映射到概率,以返回介于 0 到 1 之间值。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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资料 | Google发布机器学习术语表 (中英对照)

上面的混淆矩阵显示,在 19 个实际有肿瘤样本,该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤(18 个真正例),错误地将 1 个归类为没有肿瘤(1 个假负例)。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。...成本 (cost) 是损失同义词。 交叉熵 (cross-entropy) 对数损失函数向多类别分类问题进行一种泛化。交叉熵可以量化两种概率分布之间差异。另请参阅困惑度。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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机器学习术语表机器学习术语表

请注意,图本身包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举一组目标值一个。例如,在检测垃圾邮件二元分类模型,两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。 多类别分类问题混淆矩阵有助于确定出错模式。...S 型函数 (sigmoid function) 一种函数,可将逻辑回归输出或多项回归输出(对数几率)映射到概率,以返回介于 0 到 1 之间值。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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Google发布机器学习术语表 (中英对照)

上面的混淆矩阵显示,在 19 个实际有肿瘤样本,该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤(18 个真正例),错误地将 1 个归类为没有肿瘤(1 个假负例)。...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。...成本 (cost) 是损失同义词。 交叉熵 (cross-entropy) 对数损失函数向多类别分类问题进行一种泛化。交叉熵可以量化两种概率分布之间差异。另请参阅困惑度。...张量形状 (Tensor shape) 张量在各种维度包含元素数。例如,张量 [5, 10] 在一个维度形状为 5,在另一个维度形状为 10。...该术语还指 TensorFlow 堆栈基本 API 层,该层支持对数据流图进行一般计算。

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机器学习术语表

ROC 曲线下面积是,对于随机选择正类别样本确实为正类别,以及随机选择负类别样本为正类别,分类器更确信前者概率。...请注意,图本身包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举一组目标值一个。例如,在检测垃圾邮件二元分类模型,两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...例如,下面显示了一个二元分类问题混淆矩阵示例: 上面的混淆矩阵显示,在 19 个实际有肿瘤样本,该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤(18 个真正例),错误地将 1 个归类为没有肿瘤(1...同样,在 458 个实际没有肿瘤样本,模型归类正确有 452 个(452 个真负例),归类错误有 6 个(6 个假正例)。 多类别分类问题混淆矩阵有助于确定出错模式。...交叉熵 (cross-entropy) 对数损失函数向多类别分类问题进行一种泛化。交叉熵可以量化两种概率分布之间差异。另请参阅困惑度。

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