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机器学习 - 似然函数:概念、应用与代码实例

本文深入探讨了似然函数的基础概念、与概率密度函数的关系、在最大似然估计以及机器学习中的应用。通过详尽的定义、举例和Python/PyTorch代码示例,文章旨在提供一个全面而深入的理解。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 一、概要 在机器学习和统计学领域中,似然函数(Likelihood Function)是一个至关重要的概念。它不仅是参数估计的基础,而且在模型选择、模型评估以及众多先进的算法和技术中都有着广泛的应用。本文旨在全面但深入地探讨似然函数,从其基本定义和性质到在不同机器学习问题中的具体应用。 文章将首先介绍似然函数与概率密度函数的关系,然后通过最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)来展示如何利用似然函数进行参数估计。接着,我们会探讨似然函数在分类问题和回归问题中的应用,并使用Python和PyTorch代码段进行示例演示。 为了保持文章的技术深度,...

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事情还得从ChatGPT说起。 2022年12月OpenAI发布了自然语言生成模型ChatGPT,一个可以基于用户输入文本自动生成回答的人工智能体。它有着赶超人类的自然对话程度以及逆天的学识。一时间引爆了整个人工智能界,各大巨头也纷纷跟进发布了自家的大模型,如:百度-文心一言、科大讯飞-星火大模型、Meta-LLama等 那么到底多大的模型算大模型呢?截至目前仍没有明确的标准,但从目前各家所发布的模型来看,模型参数至少要在B(十亿)级别才能算作入门级大模型,理论上还可以更大,没有上限。以上只是个人理解,目前还没有人对大模型进行详细的定义。 来一张图我们了解一下大模型的发展历程,从图中可以看到所谓大模型家族都有同一个根(elmo这一支除外)即Transformer,我们知道transformer由encoder-decoder两部分组成,encoder部分负责编码,更侧重于信息理解;而decoder部分负责解码,更侧重于文本生成;这样在模型选型方面就会有3种不同的选型,即:【only-encoder】这部分以大名鼎鼎的Bert为代表、【only-decoder】这部分的代表就是我们的当红...

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