Perbezaan antara kaedah kemungkinan maksimum dan pengoptimuman fungsi kehilangan

Kemungkinan maksimum model bermakna memandangkan data cerapan, kebarangkalian berlakunya data cerapan dimaksimumkan dengan melaraskan parameter model. Kemungkinan maksimum ialah kaedah statistik yang menganggarkan parameter model dengan memaksimumkan fungsi kemungkinan. Fungsi kemungkinan mengukur kebarangkalian memerhati data yang diberikan parameter model. Melalui anggaran kemungkinan maksimum, kita boleh mencari set parameter yang memaksimumkan kebarangkalian berlakunya data yang diperhatikan.

Prinsip kemungkinan maksimum menyatakan bahawa dengan memaksimumkan fungsi kemungkinan, nilai parameter yang paling berkemungkinan boleh diperoleh untuk menjelaskan data yang diperhatikan.

Dalam amalan, kemungkinan maksimum model sering digunakan sebagai kriteria untuk pemilihan dan anggaran model. AIC dan BIC adalah dua kaedah biasa yang menggunakan kemungkinan maksimum model untuk mengimbangi kebaikan kesesuaian dan kerumitan model. Matlamatnya adalah untuk mencari model dengan kemungkinan maksimum yang paling tinggi, kerana ini menunjukkan bahawa model memberikan kesesuaian terbaik kepada data yang diperhatikan. Melalui anggaran kemungkinan maksimum, kita boleh menggunakan data cerapan yang diketahui untuk menentukan nilai parameter dalam model, dengan itu memaksimumkan kesesuaian model dengan data cerapan. Kaedah ini digunakan secara meluas dalam statistik dan bidang pembelajaran mesin dan telah mencapai keputusan yang baik dalam banyak masalah praktikal.

Hubungan antara pengoptimuman kemungkinan maksimum dan kerugian pengecilan

Mengoptimumkan kemungkinan maksimum adalah serupa dengan meminimumkan kerugian kerana kedua-duanya adalah kaedah menganggar parameter model yang paling sesuai dengan data.

Dalam anggaran kemungkinan maksimum, matlamatnya adalah untuk mencari set parameter yang memaksimumkan fungsi kemungkinan. Fungsi kemungkinan mengukur kebarangkalian memerhati data yang diberikan parameter model. Prinsip kemungkinan maksimum menyatakan bahawa untuk set pemerhatian tertentu, parameter fungsi kemungkinan maksimum adalah nilai yang paling mungkin bagi parameter.

Dalam proses meminimumkan kerugian, matlamat kami adalah untuk mencari set parameter yang meminimumkan fungsi kehilangan. Fungsi kerugian digunakan untuk mengukur perbezaan antara nilai ramalan dan nilai sebenar. Dengan meminimumkan fungsi kehilangan, kami dapat melatih model pembelajaran mesin dan mencari parameter yang meminimumkan perbezaan antara nilai yang diramalkan dan sebenar. Ini adalah kaedah yang biasa digunakan.

Inti untuk mengoptimumkan kemungkinan maksimum dan meminimumkan kerugian adalah untuk mencari kaedah parameter model yang paling sesuai dengan data. Perbezaan antara kedua-duanya terletak pada fungsi objektif yang dioptimumkan: dalam anggaran kemungkinan maksimum, fungsi objektif ialah fungsi kemungkinan dalam pengurangan kerugian, fungsi objektif ialah fungsi kerugian;

Atas ialah kandungan terperinci Perbezaan antara kaedah kemungkinan maksimum dan pengoptimuman fungsi kehilangan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!