使用负边际对数似然优化的时候必须知道y的值吗？如果不知道y的表达式应该怎么做呢？
y=u(x)，我现在不知道u(x)的具体表达式，只有x的输入数据，那我就不知道y的值，这样是不是就没有办法用负边际对数似然进行优化了？
使用负边际对数似然优化的时候必须知道y的值吗？
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- 2023-03-23 22:30回答 2 已采纳 1、首先讨论楼主的第一个问题，为什么机器学习算法f(x)可以假设为概率函数？个人理解：结合楼主提供的图片信息，这里的机器学习算法应该是特指分类的算法，本图中的机器学习算法用大白话说就是，给定一个输入，
- 2021-01-20 17:09回答 4 已采纳 概率函数的替换 就是先把X替换成epsilon*根号(v/(v-2)) 然后再乘以X关于epsilon的导数
- 2019-04-14 09:36回答 2 已采纳 # lz的采纳率偏低，如果问题解决，请及时采纳，这样才能更好更详细地回答lz的问题。 感知机可以理解为单层的神经网络 多层的神经网络叫做深度学习 决策树解决的是无非线性因素的分类 随机
- 2021-11-07 21:02肖永威的博客 使用bayesian-optimization贝叶斯优化工具，实践XGboost回归模型调参，并整理相关理论：贝叶斯定义、高斯过程、贝叶斯优化。贝叶斯优化效果符合模型特点，结果可用，能辅助调参工作。
- 2022-03-10 16:21回答 7 已采纳 你好，极大似然函数取对数然后加负号，用fmincon就可以得到参量可以这么写 % 用fmincon来做 X = xlsread('1.xlsx'); % X是个列向量 I0 = @(y) 1/(2*p
- 2020-01-09 10:51回答 1 已采纳 ``` def predict(tree, labels, test_sample): """ 对单个样本进行分类 tree: 训练的字典 labels: 除
- 2023-01-25 15:53回答 2 已采纳 1、首先要了解向量的偏导数，对于三维向量x=(x1,x2,x3)，f(x)的偏导数为(df/dx1, df/dx2, df/dx3)。对于范数而言，范数是向量每一维的平方和的开根号，即||x||=sq
- 2022-07-07 16:48樱花的浪漫的博客 联合概率密度： 其中x是随机变量X取得的值，θ是未知的参数。 是密度函数，表示给定θ下的联合密度函数。 表示在参数θ的下随机变量X取到x的可能性... 连续型样本： 极大似然估计： 对似然函数取对数： 求偏导： 求解
- 2022-03-11 15:23回答 3 已采纳 可以这么写，你看看 clc; clear % X = rand(100,1); % 我是用随机数做测试的 X = xlsread('1.xlsx'); % X是个列向量 f = @(beta, x)f
- 2022-06-08 21:52回答 2 已采纳 sigmoid函数是一个常用的激活函数，它的表达式为 它的图像为 它可以把输入的连续实值转换为0到1之间的数字并输出，有两条渐近线分别为0和1，而此处0到1就表示分类的概率，它负责将神经元的输入映射
- 2023-04-01 12:12回答 2 已采纳 当我们对时间序列进行结构断点检测时，我们通常会考虑使用贝叶斯方法。在这种方法中，我们使用一个先验概率分布来描述我们对结构断点个数的先验知识，然后通过观测数据来更新我们对结构断点个数的后验概率分布。最终
- 2022-02-16 10:39令狐少侠、的博客 一些方法自适应地调整 bin 的大小以应对对数点分布。但是，bin 大小以线性或二次方式增加，因此稀疏问题并未完全解决。另一方面，当靠近原点的 bin 的太小而无法表示 S 中的单位空间时，有时会导致地平面的右法向量...
- 2015-11-27 10:48回答 2 已采纳 http://www.kuakao.net/news/sxzd/20130708/87110_1.html
- 2018-04-22 10:55一个处女座的程序猿的博客 AI：人工智能的简介之AI领域基础概念术语解释之《Google发布机器学习术语表 (中英对照）》、机器学习、深度学习、数据挖掘中常见关键词、参数等5000多个单词中英文对照(绝对干货) 目录 机器学习术语表
- 2021-09-16 18:10weixin_38754337的博客 以下文章来源于Coggle数据科学，作者钱魏Way写在前面在进行数据竞赛中，数据预处理阶段经常需要对数据进行缺失值处理。关于缺失值的处理并没有想象中的那么简单。以下为一些经验分享，基本涵...
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