log likelihood与LR检验的关系
时间: 2023-10-18 15:05:12 浏览: 47
Log likelihood 和 LR 检验是统计学中常用的两个概念,它们有着密切的关系。通常情况下,LR 检验的计算是基于 log likelihood 的,LR 统计量是一个将两个模型的 log likelihood 差异转化为比率的值,用于检验模型是否拟合良好。因此,可以说 log likelihood 是 LR 检验中的一个基本概念之一,两者紧密相关。
相关问题
log likelihood
对数似然度(log likelihood)是在统计学和机器学习中常用的一个概念,用于衡量模型对于观察数据的拟合程度。
似然度表示观测数据在给定模型下的概率,通常用 L 表示。对数似然度则是似然度取对数的结果,通常用 LL 表示。
LL = log(L)
对数似然度在很多场景下比直接使用似然度更加方便。首先,当样本量较大时,乘积形式的似然度计算量会非常大,取对数后可以化简计算。其次,对数似然度在数学计算和优化算法中具有更好的性质,能够更方便地进行求导和优化。
在机器学习中,我们常常通过最大化对数似然度来估计模型参数。即通过调整模型参数,使得在给定参数下观测数据的对数似然度最大化。这个过程通常使用梯度下降等优化算法进行。
对数似然度还可以用于模型选择和比较。比如,我们可以比较不同模型在同一数据集上的对数似然度大小,从而选择拟合效果更好的模型。同时,对数似然度还可以用于计算模型的复杂度惩罚项,如AIC(Akaike Information Criterion)和BIC(Bayesian Information Criterion)等,用于平衡模型复杂度和拟合优度。
总之,对数似然度是在统计学和机器学习中广泛使用的概念,用于衡量模型对于观察数据的拟合程度,并用于参数估计、模型选择和比较等任务。
log_likelihood
log_likelihood是指在概率模型中,给定一组观测数据和模型参数的情况下,计算出的对数似然函数值。在引用\[1\]和\[2\]中提到的softmax回归和logistic回归中,log_likelihood代表了每个样本的对数似然函数值。在引用\[3\]中,log_likelihood是一个包含每个样本对数似然函数值的张量。它用于衡量模型对观测数据的拟合程度,通常用作优化算法的目标函数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [交叉熵代价函数](https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44239919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [tf.contrib.crf.crf_log_likelihood说明](https://blog.csdn.net/wwangfabei1989/article/details/88847156)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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