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似然函数：事件A的发生含着有许多其它事件的发生。所以我就把这些其它事件发生的联合概率来作为事件A的概率，也就是似然函数。数据类型的不同（离散型和连续性）就有不同的似然函数
极大似然极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）：那就是让这个似然函数的最大，目的是解决模型已定，参数未知的问题
可以发现，机器学习本身也是一种由数据（有标签或无标签）推测模型的过程，与极大似然估计十分类似。粗糙点说，极大似然的概率密度函数就像是机器学习的算法，要用偏导求得的参数就相当于机器学习里的参数（不是超参数，虽然有些算法只有超参数，这是一个大概的理解文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-641262.html
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在统计学中， 似然性(likelihood) ”和“ 概率 ”有明确的区分： 概率，用于在已知一些参数的情况下，预测接下来在观测上所得到的结果； 似然性，则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。 以高斯分布为例，其可以用参数μ和σ来描述。
图1. AI、ML与DL关系图 在我们深入研究机器学习和深度学习之前，让我们快速浏览一下它们所属的分支：人工智能(AI)。简而言之，人工智能是一个将计算机科学与大量数据相结合以帮助解决问题的领域。人工智能有许多不同的用例。图像识别，图像分类，自然语言处理，语音
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过计算机技术来实现人类的智能行为和智能思维的一种技术手段。它的传统研究方向是从人类的智能角度出发，通过模拟和实现人类的智能能力，比如语言理解、图像识别、推理、决策等。而机器学习则是人工智能的一个重要分支，是
人工智能（Artificial Intelligence）：人工智能是一个广泛的概念，指的是使计算机系统具备像人类一样的智能和能力。人工智能涵盖了包括机器学习和深度学习在内的各种方法和技术，旨在让计算机能够感知、理解、推理、学习和解决问题。人工智能的目标是模拟和实现人类智
在已知一些参数的情况下，预测接下来结果的可能性 在 结果产生之前 ，通过环境中的参数，预测事件发生的概率 例：抛硬币 假定硬币的材质均匀，其抛出落地结果为正面和反面的概率都是0.5 这个概率在结果发生前才有意义，在发生后，抛硬币的结果就确定了 跟概率相反，
重新梳理一下，之前对极大似然估计的看法还是太浅了。极大似然估计比较简单，关键是弄清思想。 之前说到极大似然估计，就会直接举例子说明，例如之前的文章关于GMM中的数学基础中就提到过。 例一，有两个完全一样的箱子，箱子甲中有99个黑球，1个白球，箱子乙中有
笔记来源：Maximum Likelihood for the Binomial Distribution, Clearly Explained!!! P ( x ∣ n , p ) P(x|n,p) P ( x ∣ n , p ) 计算二项分布的极大似然估计 L ( p ∣ n , x ) L(p|n,x) L ( p ∣ n , x )
笔记来源：Maximum Likelihood For the Normal Distribution, step-by-step!!! 1.1.1 μ值对正态分布的影响 1.1.2 σ值对正态分布的影响 极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法 【引用自：一文搞懂极大似然估计】 P(所求 | 已知)、L(所求 | 已知) 概率是已知模型和参数，推数据
你需要搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整参数，直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，你就可以将训练模型的参数保存下来
最小二乘法、极大似然估计和交叉熵是常用的三种损失函数。 最小二乘法是一种回归问题中常用的损失函数，用于衡量预测值与实际值之间的误差平方和。它常用于线性回归问题中，目标是最小化预测值与真实值之间的均方误差（MSE）。 极大似然估计（Maximum Likelihood Estima
