企业官网建设流程全解析

套模板网站建设,高端品牌网站建设案例,用手机制作动画的app,wordpress 邮箱发布[模式识别-从入门到入土] 拓展-似然 知乎#xff1a;https://www.zhihu.com/people/byzh_rc CSDN#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_54636039 注#xff1a;本文仅对所述内容做了框架性引导#xff0c;具体细节可查询其余相关资料or源码 参考文章#xff1a;各方资…[模式识别-从入门到入土] 拓展-似然知乎https://www.zhihu.com/people/byzh_rcCSDNhttps://blog.csdn.net/qq_54636039注本文仅对所述内容做了框架性引导具体细节可查询其余相关资料or源码参考文章各方资料文章目录[模式识别-从入门到入土] 拓展-似然基本公式类条件概率P ( x ∣ ω i ) P(x|\omega_i)P(x∣ωi​)似然L ( ω i ∣ x ) L(\omega_i|x)L(ωi​∣x)(Likelihood)证据P ( x ) P(x)P(x)基本公式P ( A , B ) P ( A ∣ B ) P ( B ) P ( B ∣ A ) P ( A ) P ( A ∣ B ) P ( A ) P ( B ) P ( B ∣ A ) P ( B ) ∑ i 1 n P ( B ∣ A i ) P ( A i ) P ( A ∣ B ) P ( A ) P ( B ∣ A ) ∑ i 1 n P ( A i ) P ( B ∣ A i ) P(A,B)P(A|B)P(B)P(B|A)P(A) \\ P(A|B) \frac{P(A)}{P(B)} P(B|A) \\ P(B)\sum_{i1}^n P(B|A_i)P(A_i) \\ P(A \mid B) \frac{P(A)\, P(B \mid A)}{\sum_{i1}^{n} P(A_i)\, P(B \mid A_i)}P(A,B)P(A∣B)P(B)P(B∣A)P(A)P(A∣B)P(B)P(A)​P(B∣A)P(B)i1∑n​P(B∣Ai​)P(Ai​)P(A∣B)∑i1n​P(Ai​)P(B∣Ai​)P(A)P(B∣A)​先验概率P ( ω i ) P(\omega_i)P(ωi​)不考虑任何观测时属于类别ω i \omega_iωi​的概率后验概率P ( ω i ∣ x ) P(\omega_i|x)P(ωi​∣x)已知样本x xx后属于类别ω i \omega_iωi​的概率类条件概率P ( x ∣ ω i ) P(x|\omega_i)P(x∣ωi​)在类别ω i \omega_iωi​条件下特征x xx出现的概率密度类条件概率P ( x ∣ ω i ) P(x|\omega_i)P(x∣ωi​)给定样本类别ω i \omega_iωi​的情况下样本特征x xx出现的概率密度-在类别ω \omegaω下样本会长成什么样-P ( x ∣ ω i ) P(x|\omega_i)P(x∣ωi​)变量(参数):x xx已知(观测值):ω i \omega_iωi​似然L ( ω i ∣ x ) L(\omega_i|x)L(ωi​∣x)(Likelihood)给定样本特征x xx的情况下样本属于某一类别ω i \omega_iωi​的 “可能性度量”-对这个已经发生的样本x x 0 xx_0xx0​哪个ω \omegaω更“支持”它-L ( 待优化的参数 ∣ 观测值 ) L ( ω i ∣ x ) L(\text{待优化的参数}|\text{观测值})L(\omega_i|x)L(待优化的参数∣观测值)L(ωi​∣x)变量(参数):ω i \omega_iωi​已知(观测值):x xx似然函数L ( ω i ∣ x ) L(\omega_i|x)L(ωi​∣x)被定义为P ( x ∣ ω i ) P(x|\omega_i)P(x∣ωi​)在x xx固定时的函数L ( ω i ∣ x ) P ( x ∣ ω i ) , (已观测到x) L(\omega_i|x)P(x|\omega_i), \quad \text{(已观测到x)}L(ωi​∣x)P(x∣ωi​),(已观测到x)似然不是“概率”而是“把同一个函数换了看法”:∑ ω i L ( ω i ∣ x ) 无需 1 \sum_{\omega_i} L(\omega_i|x) \stackrel{\text{无需}}{} 1ωi​∑​L(ωi​∣x)无需1似然是后验概率的正比项:P ( ω i ∣ x ) ∝ L ( ω i ∣ x ) P ( ω i ) P(\omega_i|x) \propto \mathbf{L(\omega_i|x)} P(\omega_i)P(ωi​∣x)∝L(ωi​∣x)P(ωi​)为何可以丢弃P ( x ) P(x)P(x):因为x xx在该概念下, 是常数- 而这是概率论的角度不能做到的如果不引入“似然”这个视角无法说“我在对参数做优化”只能说“这是一个概率公式”但不知道要最大化谁- 找一组参数让已观测数据“最有可能被生成”概率论回答的是“随机变量取值的分布”统计学习要做的是“在已观测数据固定的前提下反推未知参数”世界生成数据概率论 ω ──▶ x 用 P(x|ω) 现实观察数据统计学习 x ──▶ ω 用 L(ω|x)证据P ( x ) P(x)P(x)$P(x) $ 衡量的是:“这个模型整体上对已观测数据x xx的解释有多好”视角核心问题用到的量模型评估模型能否解释数据P ( x ) P(x)P(x)证据P ( x ) P(x)P(x)是 “模型在不区分类别的情况下生成样本x xx的总体概率”在 Bayes 公式中负责归一化后验分布在参数或类别比较中是常数因此可以被省略但P ( x ) P(x)P(x)在模型选择中至关重要