機器學習之---似然與概率
- “概率”描述了給定模型引數後，描述結果的合理性，而不涉及任何觀察到的資料。
拋一枚均勻的硬幣，拋20次，問15次拋得正面的可能性有多大？ 這裡的可能性就是”概率”，均勻的硬幣就是給定引數θ=0.5
，“拋20次15次正面”是觀測值O。求概率P(H=15|θ=0.5)=？
的概率。
- “似然”描述了給定了特定觀測值後，描述模型引數是否合理。
拋一枚硬幣，拋20次，結果15次正面向上，問其為均勻的可能性？ 這裡的可能性就是”似然”，“拋20次15次正面”為觀測值O
為已知，引數θ=?並不知道，求L(θ|H=15)=P(H=15|θ=0.5)的最大化下的θ 值。
轉載http://yangfangs.github.io/2018/04/06/the-different-of-likelihood-and-probability/
相關推薦
機器學習之---似然與概率
“概率”描述了給定模型引數後，描述結果的合理性，而不涉及任何觀察到的資料。 拋一枚均勻的硬幣，拋20次，問15次拋得正面的可能性有多大？ 這裡的可能性就是”概率”，均勻的硬幣就是給定引數θ=0.5 ，“拋20次15次正面”是觀測值O。求概率P(H=15|θ=0.5)=
機器學習之SVM初解與淺析（一）:最大距離
機器學習 svm 最大距離 2 / ||w|| 這段時間在看周誌華大佬的《機器學習》，在看書的過程中，有時候會搜搜其他人寫的文章，對比來講，周教授講的內容還是比較深刻的，但是前幾天看到SVM這一章的時候，感覺甚是晦澀啊，第一感覺就是比較抽象，特別是對於像本人這種I
機器學習之SVM初解與淺析（一）:
機器學習 svm 最大距離 2 / ||w||sdsshngshan‘gccha 這段時間在看周誌華大佬的《機器學習》，在看書的過程中，有時候會搜搜其他人寫的文章，對比來講，周教授講的內容還是比較深刻的，但是前幾天看到SVM這一章的時候，感覺甚是晦澀啊，第一感覺就
機器學習之決策樹與隨機森林模型
會有 strong pytho red -s 很多 4.5 是我 機器 歡迎大家前往騰訊雲技術社區，獲取更多騰訊海量技術實踐幹貨哦~ 作者：汪毅雄 導語 本文用容易理解的語言和例子來解釋了決策樹三種常見的算法及其優劣、隨機森林的含義，相信能幫助初學者真正地理解相關知識
機器學習之----目標檢測與目標跟蹤的區別
1.目標檢測就是檢測出一個圖片或者一個視訊中目標的位置（靜態或者動態）如yolo檢測目標 2.目標追蹤是給視訊中第一幀目標以及它的位置，然後跟蹤這個目標，以及預測它的軌跡，（如果出現一些遮擋，也可以根據軌跡來跟蹤這個目標，假如是yolo檢測出的目標，有時候還會出現丟幀的情況，如果用了跟蹤演算法，
[三]機器學習之決策樹與隨機森林
3.1 目標任務 1.學習決策樹和隨機森林的原理、特性 2.學習編寫構造決策樹的python程式碼 3.學習使用sklearn訓練決策樹和隨機森林，並使用工具進行決策樹視覺化 3.2 實驗資料 資料集：鳶尾花資料集，詳情見[機器學習之迴歸]的Logistic迴歸實驗 3.3
機器學習之模型評估與引數調優
一、流水線工作流 在利用訓練資料對模型進行擬合時已經得到一些引數，使用流水線可以避免在將模型用於新資料時重新設定這些引數。利用sklearn中的Pipline類，使得我們可以擬合出包含任意多個處理步驟的模型，並將模型用於新資料的預測。 1. # Title
機器學習之AdaBoost原理與程式碼實現
1 2.000000 1.000000 38.500000 66.000000 28.000000 3.000000 3.000000 0.000000 2.000000 5.000000 4.000000 4.000000 0.0
機器學習之KNN原理與程式碼實現
KNN原理與程式碼實現 KNN原理 KNN（k-Nearest Neighbour）：K-近鄰演算法，主要思想可以歸結為一個成語：物以類聚 工作原理 給定一個訓練資料集，對新的輸入例項，在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的 k （k
AI工程師成長之路--機器學習之模型評估與選擇
開篇簡介：本文是博主結合前輩經驗和自身的認識寫的博文，有不少博主自身理解還不太透徹，因為考慮到文章的完整性，有些部分需要引用的前輩的一些方法，望諒解。由於文章專業化內容過多，會影響閱讀體驗，在這裡建議大家難以理解的部分先不要去深究，等待需要用到的時候再去深入研究一下。本博
似然與概率的通俗理解
1. 極大似然估計 假設有一枚硬幣，我們想確定這枚硬幣是否質地均勻。即想知道拋這枚硬幣，正反面出現的概率各是多少？於是我們將這枚硬幣拋了10次，得到的資料x0是：反正正正正反正正正反。我們想求的正面概率θ是模型引數，而拋硬幣模型可以假設服從二項分佈。 那麼，出現實驗結果x0（反正正正正反正正正反）的似然函
機器學習之損失函式與風險函式
1.損失函式與風險函式 監督學習的任務就是學習一個模型作為決策函式，對於給定的輸入X，給出相應的輸出f(X)，這個輸出的預測值f(X)與真實值Y可能一致也可能不一致，用一個損失函式(lo
機器學習之logistic迴歸與分類
logistic迴歸與分類是一種簡單的分類演算法。在分類的過程中只需要找到一個劃分不同類的權重向量即可，對新的資料只需要乘上這個向量並比較就可以得到分類。比如下圖的二分類問題： 每個樣本點可以看成包含兩個特徵（x1,x2）,現在需要把他們分開，如果這是訓練
機器學習之線性迴歸極大似然估計法
leboop文章，禁止轉載！ 請閱讀《機器學習之矩陣微積分及其性質》和《機器學習之線性迴歸公式推導》。首先我們還是使用如下的資料： feature_1 feature_2 feature_n
機器學習之--最大似然估計
1.最大似然估計概念： 最大似然估計，只是一種概率論在統計學的應用，它是引數估計的方法之一。說的是已知某個隨機樣本滿足某種概率分佈，但是其中具體的引數不清楚，引數估計就是通過若干次試驗，觀察其結果，利用結果推出引數的大概值。最大似然估計是建立在這樣的思想上：已知某個引數能
機器學習之最大似然演算法
機器學習十大演算法之一：EM演算法。能評得上十大之一，讓人聽起來覺得挺NB的。什麼是NB啊，我們一般說某個人很NB，是因為他能解決一些別人解決不了的問題。神為什麼是神，因為神能做很多人做不了的事。那麼EM演算法能解決什麼問題呢？或者說EM演算法是因為什麼而來到這個世界上，
機器學習 之 SVM VC維度、樣本數目與經驗風險最小化的關系
能力 pan dsm 過擬合 引入 div 不但 機器 con VC維在有限的訓練樣本情況下，當樣本數 n 固定時。此時學習機器的 VC 維越高學習機器的復雜性越高。VC 維反映了函數集的學習能力，VC 維越大則學習機器越復雜(容量越大)。
我的機器學習之旅（四）：回歸與工程應用
多個 算法 ati function RR numpy pen 圖片 bsp 內容:線性回歸；邏輯回歸，應用場景。 一、線性回歸 有監督學習，根據學習樣本{x->y},學習一個映射f：X->Y(線性相關),輸出預測結果y_i。最簡單的例子：y=ax+b 重要組成
Python大數據與機器學習之NumPy初體驗
clas 自己 入門 left ray spark AC DC 精通 本文是Python大數據與機器學習系列文章中的第6篇，將介紹學習Python大數據與機器學習所必須的NumPy庫。 通過本文系列文章您將能夠學到的知識如下： 應用Python進行大數據與機器學習
機器學習之路： python線性回歸 過擬合 L1與L2正則化
擬合 python sco bsp orm AS score 未知數 spa git：https://github.com/linyi0604/MachineLearning 正則化： 提高模型在未知數據上的泛化能力 避免參數過擬合正則化常用的方法： 在目