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fmincon对数似然性的快速替代方案

是使用优化算法。优化算法可以在给定一组约束条件下寻找使目标函数最小化或最大化的参数值。在统计学中，我们经常使用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）来估计模型参数。而估计参数的过程通常涉及求解对数似然函数（Log-Likelihood Function）的最大值。fmincon是一种常用的优化函数，它可以在给定约束条件下，通过迭代搜索的方式找到使目标函数最小化的参数值。

然而，fmincon可能在处理复杂的对数似然函数时存在计算效率低下的问题。为了提高计算速度，可以采用以下快速替代方案之一：

Quasi-Newton方法：Quasi-Newton方法是一种无约束优化算法，可以用来近似求解有约束问题。其中，BFGS（Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）算法是最常用的一种Quasi-Newton方法之一。它通过估计目标函数的梯度和Hessian矩阵来寻找最优解。使用Quasi-Newton方法可以在保持计算精度的前提下加快计算速度。
遗传算法：遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法。它通过模拟自然界的进化过程，利用选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。遗传算法在处理复杂的对数似然函数时具有一定的优势，因为它不需要计算梯度信息。
采样方法：采样方法是一种通过随机抽样来估计目标函数最大值的方法。蒙特卡洛方法是一种常用的采样方法，通过生成大量的随机样本来逼近目标函数的最大值。采样方法可以在一定程度上减少计算复杂度，但需要注意样本数目的选择以保证估计结果的准确性。

腾讯云提供了一些与优化算法相关的产品和服务，如弹性伸缩、容器服务、Serverless云函数等。这些产品可以帮助用户在云环境中快速部署和管理优化算法，提高计算效率和性能。

腾讯云产品介绍链接：

弹性伸缩：https://cloud.tencent.com/product/as
容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
Serverless云函数：https://cloud.tencent.com/product/scf

相关搜索:当我训练我的最大似然估计程序时，对数似然下降求负对数似然Python的导数 Tensorflow中的高斯对数似然损失函数手工对数似然与logLike函数的区别评估未见数据的对数似然率使用r中的预测概率找到对数似然实现具有负对数似然损失的简单概率模型如何在sklearn GMM中获得每个迭代的对数似然？scipy.stats.rv_continuous.fit生成的对数似然函数 sscanf的快速替代方案训练具有负似然性的神经网络进行回归绘制作为theta1和theta2的函数的对数似然如何使用Tensorflow概率中的Gamma函数作为回归模型中的对数似然损失 logLik对正态线性模型返回的对数似然与“标准”手工计算之间的差异如何在Keras中以多变量高斯的对数似然进行自定义损失？Rx Observable.create的快速组合替代方案关联类型的相等性约束的替代方案 R:对数似然估计中产生的二元运算符的非数值参数用于节点原子性的redis事务的替代方案 C++中是否存在多态性的替代方案？

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超GFlowNet 4个数量级加速

该图说明了在位串上（代表分子）边缘化单个变量的过程，为清晰起见，选择了两个替代方案（通常是K）。条形图表示概率质量。...边缘化模型通过直接使用边缘神经网络来估计对数似然，避开了这一挑战。此外，任意阶训练的支持通过利用持续性MCMC方法实现了高效的抽样。...离散流允许精确的似然评估，而GFlowNet需要使用重要性样本对似然进行近似。...按照Grathwohl等人[17]的方法生成了2000个基础真实样本，并对这些样本进行测试负对数似然度的测量。我们还通过从学习模型中采样并评估来测量。图5包含了生成样本的−EJ(x)的KDE图。...7 结论总之，边缘化模型是一种新颖的用于高维离散数据的生成模型家族，提供可伸缩且灵活的生成建模，具有可计算的似然性。

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《机器学习》-- 第三章广义线性模型

)，并且它可以作为联系函数（单调可微）对数几率函数（logistic function）正是替代函数之一，可将预测值投影到 0-1之间，从而将线性回归问题转化为二分类问题。...，该数据集出现的概率（即似然函数）为 ? 对似然函数取对数得到“对数似然”(log-likelihood) ? 极大似然最简单的理解就是：样本所展现的状态便是所有可能状态中出现概率最大的状态。...而损失函数即为对数似然函数的相反数，对于对数似然函数（高阶可导连续凸函数）求最大值，即是求其相反数的最小值，即损失函数的最小值。...注: 逻辑回归的损失函数“对数似然函数(的相反数)”，在模型GBDT分类情况下也会用到，又叫作“交叉熵”（cross-entropy，描述两组不同概率数据分布的相似程度，越小越相似）。...用一句话来描述逻辑回归的过程：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数得出分类概率，通过阈值过滤来达到将数据二分类的目的。

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Variational Inference with Normalizing Flows 2015 全译

但是，混合方法限制了变分推断的潜在可扩展性，因为它需要对每个参数更新评估每个混合分量的对数似然及其梯度，这通常是计算上昂贵的。本文提出了一种新的变分推断近似后验分布的指定方法。...2.1 随机反向传播多年来，变分推断的大部分研究都集中在如何计算期望对数似然的梯度∇φEqφ(z)[log p(x|z)]。...作为替代方案，我们可以考虑一系列变换来修改参考点周围的初始密度。变换族是： 4.2....由于该数据是非二值的，我们使用logit-正态观测似然，，其中。我们在表3中总结了结果，再次显示增加流长度K系统性地提高了测试对数似然，从而导致更好的后验近似。 7....如果我们将此与某些潜变量模型中最大似然参数估计的局部收敛性和一致性结果相结合（Wang & Titterington，2004），我们可以看到我们现在能够克服使用变分推断作为统计推断的竞争性和默认方法的反对意见

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基于仿真的推理前沿(SBI2019)

虽然这些模拟提供了高保真模型，但它们不适合进行推断，并且导致具有挑战性的逆问题。我们回顾了快速发展的基于模拟的推断领域，并确定了给该领域带来新动力的力量。...算法以不同的方式解决真实似然的不可处理性：一些方法构建了似然函数的可行替代品，其他方法构建了似然比函数的可行替代品，这两者都使频率主义推断变得简单。...学习似然或似然比能够使频率主义推断或模型比较成为可能，尽管对于贝叶斯推断，还需要额外的MCMC或VI步骤来从后验中生成样本。似然或似然比估计器的先验独立性还带来了在推断过程中更改先验的额外灵活性。...由于对于更高层次的推断目标，似然和似然比可以互换使用，因此学习似然比函数的替代模型通常更有效。...得分t(x|θ) ≡ ∇θp(x|θ)，即对参数的对数（边际）似然的梯度，定义了这样一个最优摘要统计量的向量：在θ的邻域内，得分分量是充分统计量，它们可以用于无损信息的推断。

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机器学习 | 逻辑回归算法（一）理论

作为函数的自变量，得到损失函数 : 似然与概率似然与概率是一组非常相似的概念，它们都代表着某件事发生的可能性，但它们在统计学和机器学习中有着微妙的不同。...如果特征向量是已知的，参数是未知的，我们便称P是在探索不同参数下获取所有可能的的可能性，这种可能性就被称为似然，研究的是参数取值与因变量之间的关系。...逻辑回归，假设样本服从伯努利分布（0-1分布），然后求得满足该分布的似然函数，接着取对数求极值最小化负的似然函数应用极大似然估计法估计模型参数，从而得到逻辑回归模型。...最大似然估计让总体分布尽量与样本的分布趋同，就是总体的分布与样本分布具有最大的相似性，然后再来求取模型中的参数，这样就可以得到比较符合最大似然估计的模型。...朴素贝叶斯是生成模型，逻辑回归是判别模型；朴素贝叶斯运用的贝叶斯理论，逻辑回归是最大化对数似然，这是两种概率哲学的区别。

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深度学习中常见的损失函数（摘自我的书）

而逻辑回归的推导中，它假设样本服从于伯努利分布（0-1分布），然后求得满足该分布的似然函数，接着求取对数等（Log损失函数中采用log就是因为求解过中使用了似然函数，为了求解方便而添加log，因为添加log...但逻辑回归并没有极大化似然函数，而是转变为最小化负的似然函数，因此有了上式。已知逻辑函数（sigmoid函数）为： ? 可以得到逻辑回归的Log损失函数： ? image.png ?...则全体样本的经验风险函数为： ? 该式就是sigmoid函数的交叉熵，这也是上文说的在分类问题上，交叉熵的实质是对数似然函数。...在深度学习中更普遍的做法是将softmax作为最后一层，此时常用的仍是对数似然损失函数，如下所示： ?...这几种损失函数形式如下，可以看出，除了0-1函数，其他函数都可认为是0-1函数的替代函数，目的在于使函数更平滑，提高计算性，如图所示。 ? 平方（均方）损失函数具体形式为： ?

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用综合信息准则比较随机波动率（SV）模型对股票价格时间序列建模

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