似然函式是某一特定事件發生的概率，其中自變數是分布引數θ，特定事件（一組樣本取到一組特定值的聯合概率）發生的概率隨θ的不同而不同
概率密度分布函式是不同事件發生的概率，自變數是樣本取值，這樣說可能不便於理解，下邊通過二項分布概率公式說明：
上邊是二項分布計算概率的一般公式，似然函式中的自變數是公式中的p，而概率密度分布函式中的自變數是公式中的k
如果你還是不理解，這裡引用quora上的乙個回答 what is the difference between probability and likelihood
我們可以再做乙個模擬，假設乙個函式為 a^b ，這個函式包含兩個變數。 如果你令b=2，這樣你就得到了乙個關於a的二次函式，即 ：a^2；當你令a=2時，你將得到乙個關於b的指數函式，即 2^b可以看到這兩個函式有著不同的名字，卻源於同乙個函式。而p(x|θ)也是乙個有著兩個變數的函式。如果，你將θ設為常量，則你會得到乙個概率函式（關於x的函式）；如果，你將x設為常量你將得到似然函式（關於θ的函式）。
機器學習 概率密度函式和似然函式
離散的概率分布律 p x k pk。這樣可以一目了然的看出x所可能的取值和對應的概率。對於連續隨機變數來說，p x k x為k的個數 總個數 因為總個數無窮個，概率趨向於0。所以我們引入概率密度函式，一目了然看出落在x的某一值附近的概率大小 兩方面理解 1.連續不說某一值的概率，而是區間。2.概率的...
概率分布函式和概率密度函式
如果隨機變數的值可以都可以逐個列舉出來，則為離散型隨機變數。如果隨機變數x的取值無法逐個列舉則為連續型變數。通俗解釋 能夠用日常使用的量詞度量的取值，如次數，個數，塊數等都是離散型隨機變數。無法用這些量詞度量，且取值可以取到小數點2位，3位甚至無限多位的時候，那麼就是連續型隨機變數 如果微積分是研究...
均勻分布的概率密度函式 理解概率密度函式
概率密度函式是概率論中的核心概念之一，用於描述連續型隨機變數所服從的概率分布。在機器學習中，我們經常對樣本向量x的概率分布進行建模，往往是連續型隨機變數。很多同學對於概率論中學習的這一抽象概念是模糊的。在今天的文章中，sigai將直觀的解釋概率密度函式的概念，幫你更深刻的理解它。回憶我們在學習概率論...