NORMAL_LIKELIHOOD_LOSS

NORMAL_LIKELIHOOD_LOSS是tf.contrib.timeseries.ARModel中的一种损失函数。ARModel是一个自回归模型，用于时间序列预测。NORMAL_LIKELIHOOD_LOSS是指使用正态分布的似然函数作为损失函数。在AR模型中，我们使用正态分布来拟合观测值与预测值之间的误差，通过最小化正态分布的似然函数来优化模型参数。这种损失函数可以帮助我们找到最佳的模型参数，以最小化观测值与预测值之间的误差。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [cp3 sTourOfMLClassifiers_stratify_bincount_likelihood_logistic regression_odds ratio_decay_L2_sigmoi](https://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/96480059)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [如何用TensorFlow预测时间序列：TFTS库详细教程](https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80131249)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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