統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。まず読めないというコメントをいくつかいただきましたが、「尤度(ゆうど)」です。「尤もらしい(もっともらしい)」の「尤」ですね。犬 じゃありませんw 確率関数や確率密度関数を理解していれば数式的にはこの尤度を処理できると思うのですが、少し直感的な理解のためにグラフィカルに解説を試みたいと思います。 コードの全文はGithub( https://github.com/matsuken92/Qiita_Contents/blob/master/General/Likelihood.ipynb )にも置いてあります。 正規分布を例にとって 正規分布の確率密度関数は f(x)={1 \over \sqrt{2\pi\sigma^{2}}} \exp \left(-{1 \over 2}{(x-\mu)^2 \over \sigma^2
![【統計学】尤度って何?をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6d4ab08ddf3d7d7a0c903de0e853eb626d9a938f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwa2VubWF0c3U0JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0wODg3Nzk4Zjc0OTg0YTExNmEyYTY3NDg4OWViMTBkYw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0a5e720b707b3ae20a9de205337b4040)