super().__init__(train_x, train_y, likelihood)

这是一个Python中类的初始化方法。它的作用是初始化类的成员变量（或属性），并且在创建类的实例时自动调用。在这个具体的例子中，它调用了父类的初始化方法，即调用了 likelihood 类的初始化方法，并传递了 train_x 和 train_y 作为参数。这样，likelihood 实例就可以使用 train_x 和 train_y 这两个成员变量。

相关问题

def __init__(self, train_x, train_y, likelihood):

这是一个类的构造函数，用于初始化类的属性。该函数有四个参数：self，train_x，train_y，和likelihood。其中self是指类自身，train_x和train_y是用于训练的数据集，likelihood是指定的似然函数。在函数中，可以将这些参数保存为类的属性，以便在类的其他方法中使用。例如：

class MyClass:
    def __init__(self, train_x, train_y, likelihood):
        self.train_x = train_x
        self.train_y = train_y
        self.likelihood = likelihood

    def train(self):
        # use train_x and train_y to train the model with the specified likelihood function
        pass

在这个例子中，train() 方法可以使用 __init__() 中保存的属性 train_x、train_y 和 likelihood 来训练模型。

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]
[ .reference_list ]