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似然函数最新视觉报道_最大似然分类c++(2024年11月全程跟踪)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

似然函数

大学数学学习心得 | 李林第一套挑战在广泛征求大家的意见后，我终于决定动手做李林的第一套题。结果发现，选填部分我错了四个，填空题中有一个计算错误，选择题中有一个概率题不会，另外两个也是计算问题。𐟘Ⱏ˜Ⱏ˜⊊大题方面，第一题勘误答案给出的是y（0）=1，代入我的答案后发现是正确的。级数带阶乘的和函数计算错了，证明题的第二问也不会证。最糟糕的是最后一道概率题，我直接求了似然函数，还纳闷分段怎么求，结果发现是矩估计。𐟘ኊ总结一下，还是像之前说的那样，基础计算不出错，线代和概率拿满分，完全有可能上130，甚至140（不过我觉得二重积分计算有点简单）。下一张卷子，争取基础计算不出错！𐟒ꀀ

24合工大卷一：难但有趣！这次的24合工大超越卷一真是让我又爱又恨！难度确实有点大，选填部分花了70分钟才搞定，尤其是17、18两题，真是让我绞尽脑汁。不过，幸好后面的题目还算简单，算是有点安慰吧。选填部分 𐟧䍥ˆ函数：画出函数图象，看答案。一阶导数：用定义求二阶导数。单调性和放缩：用已知条件推导。反例：太多了，不说了。矩阵：化简后发现要求a的逆矩阵。正定矩阵：看到a和b都是正定，秒出答案。等价方程：只有零解。分布函数：x服从均匀分布。期望：列出各种情况，发现偶数数量大于奇数，期望大于1，直接选a。似然函数：观察发现b➖a越小，似然函数值越大。不等式：猜的1，答案利用x/1+x < ln(1+x) < x的不等式夹逼准则，很有技巧性。齐次方程：各阶导数的幂为1，系数可以是x的函数。计算：直接计算。线积分：用第二类线积分的对称性简化运算。带值：1，-1带进去看看，不知道怎么会做错。面积：画图算面积，速度快。极限：利用f（0）为零递推相加，类似高中数列的思想，最后的极限化简需要点注意力，利用倍角公式化简。面积分：难算的第一类面积分，投影到xoy面根本算不出来，就算投影到yoz面计算也不简单。极值：在0，0点用极值定义判断。证明：白给的证明。线代：第二问提供一个新思路，可以将特征向量用第一问的列向量组表示，证明a只可能有ka3这一个特征向量。第三问看出特解，结合第二问的特征向量只有一个得出矩阵A的秩为2，然后相加即可。比较常规的线代证明题。正态分布：二维正态简化计算。总的来说，这次的卷子难度确实不小，但也让我学到了不少东西。希望下次能更顺利吧！𐟒ꀀ

贝叶斯统计入门指南：从零开始到精通贝叶斯统计是一种基于贝叶斯定理的统计学方法，它通过结合先验知识和观测数据，来推断未知参数的概率。本文将带你逐步了解贝叶斯统计的基本原理、常用术语以及实际应用，帮助你从零开始掌握贝叶斯统计。 𐟓Š 贝叶斯定理：贝叶斯定理是贝叶斯统计的核心，它描述了在给定观测数据的条件下，如何更新先验概率以得到后验概率。数学表达式如下： P(A|B) = (P(B|A) * P(A)) / P(B) 其中，P(A|B)表示在观测到B的条件下，事件A发生的概率；P(B|A)表示在事件A发生的条件下，观测到B的概率；P(A)和P(B)分别表示事件A和B发生的先验概率。 𐟔 贝叶斯统计的基本术语：先验概率（Prior）：在观测数据之前，对未知参数的概率分布的估计。似然函数（Likelihood）：描述观测数据在给定参数下出现的可能性。后验概率（Posterior）：在观测数据之后，对未知参数的概率分布的更新估计。边缘概率（Marginal）：在观测数据中不关心的变量的概率分布。共轭先验（Conjugate Prior）：在给定似然函数的情况下，与后验概率具有相同形式的先验概率。贝叶斯因子（Bayes Factor）：用于比较两个竞争假设的相对支持程度。 𐟓 贝叶斯统计的步骤：确定先验概率：根据领域知识或经验，选择适当的先验概率分布来表示对未知参数的先验认识。构建似然函数：根据观测数据和参数的关系，建立描述数据生成过程的似然函数。计算后验概率：利用贝叶斯定理，结合先验概率和似然函数，计算得到后验概率分布。进行推断和预测：利用后验概率分布对未知参数进行推断，并进行预测或决策。 𐟏堨𔝥𖦖炙Ÿ计的实际应用：医学诊断：通过将先验知识和病人的观测数据结合，对疾病的患病概率进行推断，提高诊断准确性。金融风险管理：利用历史数据和先验知识，对金融市场的风险进行评估和管理。机器学习：贝叶斯方法在机器学习中广泛应用，如朴素贝叶斯分类器、高斯过程回归等。模式识别：利用贝叶斯统计方法对模式进行建模和识别，如人脸识别、指纹识别等。通过学习和应用贝叶斯统计，你可以更好地理解和分析概率与不确定性，并在实际问题中进行推断和预测。希望本文能帮助你入门贝叶斯统计，享受统计学带来的乐趣！

数学专业全攻略：从基础到职业规划 𐟌Ÿ 提供数学专业的基础课程、作业辅导、科研训练、选课规划、升学规划和职业规划辅导，涵盖完整的授课笔记。 𐟓š 课程辅导包括一对一和一对多形式，根据学生需求定制化授课。课程内容涵盖：基础课程及作业：随机过程、时间序列、概率统计、金融数学、量化分析、微分方程、数论、群论、数学分析、高等代数、矩阵分析、数值分析、泛函分析、机器学习、离散数学等。代码辅导：R语言、Python和MATLAB。高中阶段的数学竞赛：AP微积分、AP统计学等。 𐟔젧瑧 ”训练辅导：本硕阶段的论文辅导、文献讲解、文献复现等，包括研究论文中的公式推导、实证分析以及写作思路。 𐟓ˆ 选课规划、升学规划及职业规划辅导：根据学生自身特点，帮助学生在未来选课、升学和求职中做出更好的选择。 𐟒ᠤ𞋥悯𜚊问题：假设你从指数分布中抽取一个样本，其未知参数为€‚如何找到最大似然估计值？解答：指数分布的概率密度函数为f(x) = ^(-)，其中x > 0。给定一个观察值X = x，似然函数为L( = n e^(-)。为了找到最大似然估计值，我们需要最大化这个似然函数。通过求导并设置导数为零，我们可以得到最大似然估计值。

ai前沿动态 #大模型日报# 【从开放式对话中推断目标】链接：论文概述：本文提出了一种名为GOOD的在线方法，利用大型语言模型从开放式对话中推断用户目标，并通过贝叶斯推理处理目标不确定性，从而使具身智能体能够高效地完成各种用户任务。本文的创新在于：1) 利用大型语言模型进行自然语言目标表示，避免了预先设计特征的局限性；2) 利用大型语言模型的角色扮演能力来估计对话似然，解决了传统贝叶斯推理中难以定义似然函数的问题；3) 设计了一个动态的目标管理模块，高效地维护和更新潜在目标集合。

损失函数揭秘：理论到实战 𐟤” 损失函数是什么？损失函数是优化目标的一种数学表达。通过最小化损失函数，我们可以指导模型学习并改进其性能。损失函数的定义因任务而异，但它们通常都是非负可微的。 𐟓ˆ 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）交叉熵损失函数常用于分类问题。其表达式为：𐟔 -∑y_i*log(p_i)，其中y_i是真实标签，p_i是预测概率。这个函数的目标是最大化对数似然函数，取个负数就变成了交叉熵损失。 𐟓Š 平均平方误差损失函数（Mean Squared Error Loss）在回归问题中，平均平方误差损失函数非常常见。它的目标是使预测值尽可能接近实际值。虽然分类任务也可以使用MSE，但需要注意预测值的可控性。 𐟚ꠥˆ页损失函数（Hinge Loss）合页损失函数的表达式为：𐟔 max(0, 1 - y*p)。它对预测错误的样本进行惩罚，即使预测对了也会因为不够极致而受到惩罚。如果你更关注正样本，这个损失函数可能非常有用。 𐟔 Focal Loss for Imbalanced Problems Focal Loss用于处理类别不平衡问题。它的表达式为：𐟔 FL = - (1 - p_t)^* log(p_t)，其中p_t是真实类别的预测概率，𘀨ˆ쥏–2。这个损失函数通过调整预测概率的权重来关注那些预测不准确的样本。 𐟎CE Loss：大规模多分类问题的好帮手 NCE Loss常用于处理大规模多分类问题，如语言模型。通过随机抽样负样本来计算损失，可以有效降低计算量。 𐟛 ️ 实战经验总结： 1️⃣ 分类问题初期，无脑使用交叉熵损失函数是个不错的选择。 2️⃣ 如果标签是连续值分箱得到的多分类，可以尝试直接使用MSE或MAE损失。 3️⃣ Focal Loss在处理非常不平衡的样本时非常有效。 4️⃣ 多目标任务中，多个损失函数的组合需要根据任务重要性来调整权重。 5️⃣ 如果遇到loss为nan的情况，首先检查损失函数是否可导，然后排查输入数据和归一化操作是否正确，最后尝试调整初始化参数和学习率。

国外空间计量经济学研究回顾与展望空间计量经济学的发展经历了许多阶段，但仍然存在一些关键问题。以下是对这些问题的总结：技术理解和模型选择 𐟧 空间计量经济学的基础理论和技术属性尚未得到充分理解。许多研究者在选择模型和设定空间权重矩阵时，往往缺乏充分的理论依据，导致模型选择不当。术语理解 𐟓š 空间计量经济学中的一些术语，如空间异质性、区位依赖性和模型分类等，常常被误解或误用。这可能是由于研究者对这些术语的涵义理解不够深入，导致在文献查阅中出现偏差。模型选择和设定 𐟎麩—𔦨ᥞ‹的选择不够准确，缺乏充分的理论基础。虽然空间计量经济学涉及多种形式相似的模型，但每种模型都有其特定的内在机理。因此，在选择模型时，应根据研究问题的本质和所选变量的特征来决定。间接效应理论 𐟌 对空间计量经济学中的直接和间接效应理论认识不足。这些理论对于理解空间数据的内在联系和模型选择至关重要。经典模型的应用 𐟓ˆ 在经验研究中，模型选择仍然停留在空间计量经济学的经典模型上，对最新模型的应用较少。随着空间计量经济学的发展，新的模型和方法不断涌现，研究者应关注并尝试将这些新模型应用于实际研究中。空间权重矩阵的构建 𐟓Š 空间权重矩阵的构建是空间计量经济学中的一个关键步骤。以下是一些构建原则：稀疏邻接矩阵：最有效的权重矩阵形式。衰减参数识别：距离衰减通常作为一个参数来估计，但当空间依赖参数为0时，衰减参数值可能不明确，这可能使似然函数产生“断点”。空间权重矩阵的一致性：除非能够明确解释引入的矩阵，否则应避免在同一个估计模型中使用不同的空间权重矩阵。非空间概念的干扰：注意用非空间概念来定义空间权重矩阵可能会干扰对空间溢出效应的估计。空间效应的检验方法 𐟔 空间效应的检验方法多种多样，以下是几种常用的方法：莫兰指数法（Moran'I）空间误差依赖的拉格朗日乘数检验（LM-ERR）空间误差依赖的K-R检验空间滞后依赖的空间误差检验（LM-EL）二阶空间误差依赖的拉格朗日乘数检验（LM-ERR）空间自回归移动平均的拉格朗日检验（SARMA）空间滞后依赖性的拉格朗日检验（LM-LAG）基于空间误差依赖性存在稳健性的空间滞后依赖性检验（LM-LE）目前，国内外较为一致的方法是采用Moran'I指数、LM-EER、LM-LAG及空间滞后稳健性R-LMlag、空间误差稳健性R-LMEER相结合的检验方法。

掌握机器学习！十大算法详解机器学习领域算法众多，对于初学者来说，全面掌握可能颇具挑战。今天，我们为大家精选了10个最具代表性的机器学习算法，并提供详细的书籍、课件和源代码，助你快速入门！ 1️⃣ 决策树（Decision Tree） 𐟌𓊠 决策树是一种基于概率的决策分析方法，通过构建树形结构来评估项目的风险和可行性。它直观地展示了概率分析的图形化表示。 2️⃣ K均值聚类算法（K-means Clustering） 𐟎 这是一种迭代求解的聚类分析算法，旨在将数据划分为K个组。算法从随机选取的K个对象作为初始聚类中心开始，通过计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，将每个对象分配给最近的聚类中心。 3️⃣ 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 𐟚€ 支持向量机是一种监督学习下的二元分类器，其决策边界是通过求解最大边距超平面来确定的。它在机器学习领域有着广泛的应用。 4️⃣ 邻近算法（K-Nearest Neighbors, KNN） 𐟑加邻近算法是最简单的数据挖掘分类技术之一。它通过寻找每个样本最接近的K个邻居来进行分类，这些邻居的值来代表该样本的分类。 5️⃣ 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier） 𐟐Ÿ 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立，从而简化计算。 6️⃣ 逻辑回归（Logistic Regression） 𐟓ˆ 逻辑回归是一种用于处理二元分类问题的回归分析方法，通过最大化似然函数来估计参数。 7️⃣ 随机森林（Random Forest） 𐟌𒊠 随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来提高分类和回归的准确性。 8️⃣ 梯度下降（Gradient Descent） 𐟓‰ 梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。它在机器学习中被广泛用于参数优化。 9️⃣ 集成学习（Ensemble Learning） 𐟤 集成学习通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能，是一种强大的机器学习方法。 𐟔Ÿ 深度学习（Deep Learning） 𐟌 深度学习是机器学习的一个子领域，通过神经网络模型来处理复杂的非线性问题，近年来在各个领域取得了显著成就。通过这些算法的学习，你将能够更好地理解和应用机器学习，开启人工智能之旅！

rt，合工大超越数一第一套，填空最后一题，题的解法很常规，但是考虑到r是正品的个数，lz觉得应该是个整数，就找了个离似然函数最大值最近的整数解，但是答案是带根号的分数，也就是似然函数准确的最大值点，所以如果考这种题不需要考虑题目背景的实际情况吗

24张八一 6.注意看后面的常数，是零还是一 10.显著性水平=拒绝域=犯第一类错误的概率 14.懊悔啊，lz 用三合一算出积分式子后，还是使用的原图形的面积，望大家注意 18.无敌了，一阶微分方程没看出来，带着n让lz慌了，附.lz建议不会的大题也把已有的思路和公式耐心写一下，可能有意想不到的收获，即使没想出来，也有相应的分数 21.实对称再求正交变换后不改变模长，本质是找最大的那个特征值 22.最大似然函数单调递减，所以估计量使用MAX,即最小

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