negative log likelihood文章目录negative log likelihood似然函数(likelihood function)OverviewDefinition离散型概率分布(Discrete probability distributions)连续型概率分布(Continuous probability distributions)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)对数似然(log likelihood)负对数似然(ne

大家都清楚神经网络在上个世纪七八十年代是着实火过一回的,尤其是后向传播BP算法出来之后,但90年代后被SVM之类抢了风头,再后来大家更熟悉的是SVM.AdaBoost.随机森林.GBDT.LR.FTRL这些概念.究其原因,主要是神经网络很难解决训练的问题,比如梯度消失.当时的神经网络研究进入一个低潮期,不过Hinton老人家坚持下来了. 功夫不负有心人,2006年Hinton和学生发表了利用RBM编码的深层神经网络的Science Paper:Reducing the Dimensionalit

一.garchFit函数的参数--------------------------------------------- algorithm a string parameter that determines the algorithm used for maximum likelihood estimation. 设定最大似然估计所用的算法 cond.dist a character string naming the desired conditional distribution. Va

最小二乘法可以从Cost/Loss function角度去想,这是统计(机器)学习里面一个重要概念,一般建立模型就是让loss function最小,而最小二乘法可以认为是 loss function = (y_hat -y )^2的一个特例,类似的像各位说的还可以用各种距离度量来作为loss function而不仅仅是欧氏距离.所以loss function可以说是一种更一般化的说法. 最大似然估计是从概率角度来想这个问题,直观理解,似然函数在给定参数的条件下就是观测到一组数据realizat

[白话解析] 深入浅出极大似然估计 & 极大后验概率估计 0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计,并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点. 0x01 背景知识 1. 概率 vs 统计 概率(probability)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反. 1.1 概率 概率研究的是,已经知道了模型和参数后,给出一个事件发生的概率. 概率是一种

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

学贝叶斯方法时绕不过去的一个问题,现在系统地总结一下. 之前过于纠结字眼,似然和概率到底有什么区别?以及这一个奇妙的对等关系(其实连续才是f,离散就是p). 似然函数 | 似然值 wiki:在数理统计学中,似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数,表示模型参数中的似然性. 这里我们讨论的范围已经界定了,那就是在指定模型下(比如二项分布),我们观测数据和可能的模型参数之间的关系. (传统的贝叶斯定理的适用范围很广,是高度的总结推广,在似然函数里就不要过于推广了) 似然函数在直觉上就很好理解了,L(

Abstract Bayesian networks are a powerful probabilistic representation, and their use for classification has received considerable attention. However, they tend to perform poorly when learned in the standard way. This is attributable to a mismatch be

  http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/faq/nested_tests.htm The likelihood ratio (lr) test, Wald test, and Lagrange multiplier test (sometimes called a score test) are commonly used to evaluate the difference between nested models. One model is conside

Reference:MLE vs MAP. Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Maximum A Posteriori (MAP), are both a method for estimating some variable in the setting of probability distributions or graphical models. They are similar, as they compute a single estim

复习: 1.概率密度函数,密度函数,概率分布函数和累计分布函数 概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function),也称概率分布函数,有的时候又简称概率分布函数. 而累计分布函数是概率分布函数的积分. 注意区分 从数学上看,累计分布函数F(x)=P(X<x),表示随机变量X的值小于x的概率.这个意义很容易理解. 概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数,即变化率.如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx,那么,随机变量X落在(x, x+Δx)内的

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 2    Supervised Learning    3 2.1    Perceptron Learning Algorithm (PLA)    3 2.1.1    PLA --

逻辑回归 1.  总述 逻辑回归来源于回归分析,用来解决分类问题,即预测值变为较少数量的离散值. 2.  基本概念 回归分析(Regression Analysis):存在一堆观测资料,希望获得数据内在分布规律.单个样本表示成二维或多维向量,包含一个因变量Y和一个或多个自变量X.回归分析主要研究当自变量变化时,因变量如何变化,数学表示成Y=f(X),其中函数f称为回归函数(regression function).回归分析最终目的是找到最能代表已观测数据的回归函数. 分类:因变量Y为有限离散集,

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

catalogue . 引言 . 感知器及激活函数 . 代价函数(loss function) . 用梯度下降法来学习-Learning with gradient descent . 用反向传播调整神经网络中逐层所有神经元的超参数 . 过拟合问题 . IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题,我们先从一个我们熟悉的场景开始说

一.数据层及参数 要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等, 而一个模型由多个屋(layer)构成,每一屋又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行. 今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 基础模型(Basic Models) 在这一周,你将会学习 seq2seq(sequence to sequence)模型,从机器翻译到语音识别,它们都能起到很大的作用,从最基本的模型开始.之后你还会学习集束搜索(Beam search)和注意力模型(Attention Model),一直到最后的音频模型,比如语音. 现在就开始吧,比如你想通过输入一个法语句子,比如这句 "Jane

强化学习 课程:Q-Learning强化学习(李宏毅).深度强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI Agent的机器学习算法,其通过试错来学习.如上图所示,大脑代表AI Agent并在环境中活动.当每次行动过后,Agent接收到环境反馈.反馈包括回报Reward和环境的下个状态State,回报由模型设计者定义.如果类比人类学习自行车,可以将车从起始点到当前位置的距离定义为回报. 分类: 1)基于价值Value的强化学习算法 - Q-learning 基本思想:根据当前的状态,