最大似然函数（Maximum Likelihood Function）最大化的是数据在给定参数下出现的概率。具体来说，它最大化的是似然函数（Likelihood Function），即给定参数 ( \theta ) 下观测数据的概率。在统计学中，似然函数 ( L(\theta) ) 通常定义为所有独立观测数据点概率的乘积，对于参数 ( \theta ) 的函数。 对于一组独立同分布的观测数据

第三节主要以理论推导为主，主要是为了推导出最大条件似然问题可以近似为最小化条件互信的问题： arg ⁡ max ⁡ θ L ( θ , D ) = arg ⁡ min ⁡ θ I ( X θ ~ ; Y ∣ X θ ) \arg\max_{\theta}\mathcal{L}(\theta,\mathcal{D})=\arg\min_\theta I(X_{\tilde\theta};Y|X_\

目录 1、文章信息2、主要思想2.1信息熵：2.2 基于互信息的滤波算法 1、文章信息 Title: Conditional Likelihood Maximisation: A Unifying Framework for Information Theoretic Feature Selection Author: Gavin Brown, Adam Pocock, Mi

经典的估计方法有极大似然估计（MLE），最小二乘估计估计（OLS） MLE假设数据的真实分布形式（eg. 正态）已知，只需要估计其中的未知参数 MLE具有相合性，渐进正态等大样本性质 Q1: 若数据的真实分布形式未知，能否使用MLE？性质如何？ 很多时候，通过观测数据，我们并不能准确的知道产生数据的分布具体是什么形式。但是我们可以知道数据的一些信息，比如： 数据是离散还是连续的数据之间

内容总结自自花书《deep learning》Chapter 5.5，由英文版翻译而来。英文版官网可以免费查阅：http://www.deeplearningbook.org/ 估计器(estimators)从何而来？相较于猜测某个函数可能产生一个好的估计器，然后再分析其偏差和方差，我们更愿意拥有一些原则，可以用来推导针对不同模型的好的估计器的特定函数。 最常用的这种原则就是最大似然原则

该paper发表在2017年的ACL 作者：Kelvin Guu, Panupong Pasupat, Evan Zheran Liu, Percy Liang Percy Liang是stanford的计算机科学与统计学的助理教授，现在主要从事ML和NLP的研究，近几年名声大噪，另外三个是他的Ph.D。 该文提出了一种TANGRAMS方法对文本自动生成程序。主要是通过一个神经编码-解码模型

最大似然估计法和似然函数(likelihood function) 参考文献 [1] 概率论与数理统计 齐民友主编 武汉大学第二版 最大似然估计法是建立在最大似然原理基础上的一个统计方法，为了对最大似然原理有一个直观的认识，我们先来看一个例子。 似然函数翻译成英文即likelihood function,通常也直接叫做likelihood

前言 最大似然估计说的就是，如果事情发生了，那必然是概率最大的。 一般来说，我们都觉得硬币是公平的，也就是“花”和“字”出现的概率是差不多的。如果我扔了100次硬币，100次出现的都是“花”。在这样的事实下，我觉得似乎硬币的参数不是公平的。你硬要说是公平的，那就是侮辱我的智商。这种通过事实，反过来猜测硬币的情况，就是似然。而且，我觉得最有可能的硬币的情况是，两面都是“花”：通过事实，推断出