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machine-learning - 概率和似然性之间的区别

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:16:14 26 4
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当我读到可能性不是概率时,我必须仔细思考这意味着什么,但以下情况发生在我身上。

假设我们连续看到四个正面,一枚硬币是公平的可能性有多大?

我们在这里不能真正谈论概率,但“信任”这个词似乎很合适。

我们觉得我们可以信任这个代币吗?

在互联网上找到的。

概率量化(结果的)预期,可能性量化(模型中的)信任。

有人可以给出清晰的解释吗?

最佳答案

概率是大多数人熟悉的数量,它涉及在给定已知模型的情况下预测新数据(“连续抛掷这枚 50:50 的硬币 6 次正面朝上的概率是多少? ”)

同时,可能性处理给定一些已知数据的拟合模型(“鉴于我刚刚连续翻转六次正面,这枚硬币被操纵/未被操纵的可能性有多大?”)。

诸如 0.12 这样的似然量对于外行来说没有任何意义,除非它能准确解释 0.12 的含义:衡量样本对假设模型的支持程度,即低值意味着稀有数据或不正确的模型!

https://www.youtube.com/watch?v=pYxNSUDSFH4 ”可能会有所帮助

关于machine-learning - 概率和似然性之间的区别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55507302/

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