概率和似然有什么区别

概率和似然有什么区别？
概率和似然都是指可能性，但在统计学中，概率和似然有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。例如，对于“一枚正反对称的硬币上抛十次”这种事件，我们可以问硬币落地时十次都是正面向上的“概率”是多少；而对于“一枚硬币上抛十次，我们则可以问，这枚硬币正反面对称的“似然”程度是多少。
概率(密度)表达给定θ下样本随机向量X=x的可能性，而似然表达了给定样本X=x下参数θ1(相对于另外的参数θ2)为真实值的可能性。我们总是对随机变量的取值谈概率，而在非贝叶斯统计的角度下，参数是一个实数而非随机变量，所以我们一般不谈一个参数的概率，而说似然。

什么是深度学习，它与机器学习算法之间有什么联系？
深度学习是与神经网络有关的机器学习的一个子集：如何使用反向传播和神经科学中的某些原理来更精确地建模大量未标记或半结构化数据。从这个意义上说，深度学习是一种无监督的学习算法，它通过使用神经网络来学习数据的表示。
生成模型与判别模型有什么区别？
生成模型将学习数据类别，而判别模型将简单地学习不同类别数据之间的区别。 判别模型通常优于分类任务的生成模型。
交叉检验如何用在时间序列数据上？
与标准的k-folds 交叉检验不同，数据不是随机分布的，而是具有时序性的。如果模式出现在后期，模型仍然需要选择先前时间的数据，尽管前期对模式无影响。我们可以如下这么做：
fold1：training[1], test[2]
fold2：training[1 2], test[3]
fold3：training[1 2 3], test[4]
fold4：training[1 2 3 4], test[5]
fold5：training[1 2 3 4 5], test[6]
如何对决策树进行剪枝？
剪枝是在决策树中，为了降低模型的复杂度，提高决策树模型的预测精度，去除预测能力较弱的分支后所发生的现象。修剪可以自下而上和自上而下进行，方法包括减少错误修剪和成本复杂度修剪。
减少错误修剪可能是最简单的版本：替换每个节点。如果不降低预测精度，则保持修剪。虽然很简单，但这种启发式方法实际上非常接近于一种可以最大限度地优化准确性的方法。
模型的精度和模型的性能哪个对你更重要？
这个问题测试您对机器学习模型性能细微差别的理解！机器学习面试问题往往着眼于细节。有些模型具有更高的准确度，而在预测能力方面表现较差 — 这有什么意义？
好吧，这一切都与模型的准确性仅仅是模型性能的一个子集有关，在这一点上，有时是一个误导。例如，如果你想在一个拥有数百万样本的海量数据集中检测欺诈行为，那么一个更准确的模型很可能会预测，如果只有极少数的案例是欺诈行为，那么根本就不会有欺诈行为。然而，对于预测模型来说，这是无用的——一个旨在发现声称根本没有欺诈的欺诈的模型！这样的问题可以帮助您证明您理解模型的准确性并不是模型性能的全部。