似然值是什麼意思

在統計學和機器學習中，似然值（likelihood）是一個用於衡量模型或假設對於觀察到的數據的支持程度的概念。具體來說，似然值是模型或假設為真的情況下，觀察到特定數據的可能性。

假設我們有一個模型或者假設，它定義了數據生成的過程。給定一些觀察到的數據，我們可以計算出這個模型或假設的似然值。似然值通常是一個數值，它的大小取決於模型的參數。通過比較不同模型或假設的似然值，我們可以判斷哪個模型更好地解釋了數據。

在實踐中，似然值通常通過機率分布來計算。例如，如果我們有一個二項分布的模型，我們可以通過計算模型參數（如成功機率）下的機率來得到似然值。如果我們有一個更複雜的模型，比如一個神經網路，我們可以通過計算模型輸出的機率分布來得到似然值。

似然值是一個非常重要的概念，因為它可以幫助我們評估模型的質量，選擇最佳的模型參數，以及進行假設檢驗。在機器學習中，最大化模型的似然值通常是一個重要的最佳化目標。