通过最大似然函数来确定高斯分布中未知参数的值，实际上，最大化似然函数的对数更方便。因为对数是其论证的单调递增函数，函数的对数的最大化等价于函数本身的最大化。logaithm不仅简化了后续的数学分析，而且还有助于数学计算，因为大量小概率的乘积很容易使计算机的数值精度下降，但是log就可以通过计算总和来解决。
1. 当要计算随机变量的joint likelihood时很有用，他们之间独立，并且分布相同。
联合概率是所有点的概率的乘积：
如果是log，则只需要求和即可
2. 由于是高斯分布，使用log避免了计算指数
可以写成：
3. ln x是单调递增的函数，因此log-likelihood和likelihood有相同的关系
原文链接：https://math.stackexchange.com/questions/892832/why-...
给定一个数据集，其中观测嘉定是独立从多元高斯分布中抽取的，那我们可以用最大似然来估计分布的参数和高斯分布公式对数似...
一、概述 假设有以下数据： 二、通过极大似然估计高斯分布的均值和方差 极大似然 高斯分布 一维高斯分布下的估计 关...
阅读本文可以了解如下内容： 似然 似然估计 对数似然 负对数似然 1. 似然 在开始之前需要区分一个知识：似然(l...
模型 模型参数估计 采用极大似然估计法 设: 似然函数: 对数似然函数： ...
首先根据最大似然估计找到目标 函数 似然函数为 对数似然为 代价函数为 梯度下降，逐渐更新`$\theta$` 设...
本章存疑2.3.4讨论了高斯分布的最大似然估计，现在来讨论一个更一般的话题：最⼤似然的顺序估计。 顺序的⽅法允许每...
1. 什么是softmax？ 2. softmax有毛用？ 可以看出，softmax把一个张量转化成元素之和为1，...
二元变量 伯努利分布 似然函数为 对数似然函数为 如果我们令关于u的导数等于零，我们就得到了最大似然的估计值 现在...
安装和常用CLI： 添加阿里云镜像：sudo yum-config-manager --add-repo http...
本文标题：为什么高斯分布中考虑对数似然而不是似然？
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/kxefmftx.html
网友评论