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使用TensorFlow Probability实现最大似然估计

时间:2022-12-13 10:33:28浏览次数:47  
标签:似然 概率密度函数 Probability 概率分布 样本 TensorFlow

TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。

极大似然估计

最大似然估计是深度学习模型中常用的训练过程。目标是在给定一些数据的情况下,估计概率分布的参数。简单来说,我们想要最大化我们在某个假设的统计模型下观察到的数据的概率,即概率分布。

这里我们还引入了一些符号。连续随机变量的概率密度函数大致表示样本取某一特定值的概率。我们将表示这个函数

标签:似然,概率密度函数,Probability,概率分布,样本,TensorFlow
From: https://www.cnblogs.com/deephub/p/16977874.html

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