sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "log likelihood".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Če rešujemo problem klasifikacije z večimi razredi, ponavadi uporabimo kategorični negativni logaritem verjetja (angl. categorical negative log likelihood).
Pri iskanju maksimuma funkcije log − likelihood se enostavno uporabi prvi odvod po parametru ϑ.
Kot končni multivariatni model smo predstavili tistega z najvišjo vrednostjo log-verjetnosti (ang. log-likelihood).
Za merilo razdalje med posameznimi točkami ( predstavljajo posamezne osebe iz vzorca ) v osemdimenzionalnem parametričnem prostoru smo izbrali " log-likelihood " .
PCA model prilagodimo matriki in s funkcijo score _ samples pridobimo log - likelihood vsakega glasovanja v našem modelu .
Model deluje tako , da skuša pri prilagajanju vrednost log - likelihood maksimizirati za čim več glasovanj .
Bližje , kot je » log likelihood « 0 , pomeni boljše prileganje vzorca modelu ob danem številu opazovanj .
Bližje, kot je "log likelihood" 0, pomeni boljše prileganje vzorca modelu ob danem številu opazovanj.
V model za razlaganje vrste izraženega revizorjevega mnenja vključimo 11 pojasnjevalnih spremenljivk in izvedemo log-likelihood test.
Even in Noble ( ibid . ) zato predlagata metodo logaritemske verjetnosti ( test log-likelihood razmerja ) , ki je uporabljena tudi v poglavju 5.4.
Če je ničelna domneva resnična , mora biti povprečna vrednost log-likelihood ratio statistics Z enaka nič .
Merilo Nagelkerkejevega determinacijskega koeficienta je merilo , katerega vrednosti temeljijo na funkciji logaritmiranega verjetja ( log-likelihood function ) .
V GLLAMM modelu je edina mera, ki jo model vrne, logaritem verjetja (ang. log-likelihood).
Funkcija je v programu STATA 6.0 podana v obliki log likelihood ; manjša je njena vrednost , boljši je model .
Nagelkerke R2 znaša 0,42, kar kaže, da z modelom pojasnimo 42 % variabilnosti oziroma izboljšanja napovedne sposobnosti (log-likelihood) glede na ničelni model.
Z Log likelihood namreč napravimo primerjavo med opazovanim vzorcem in rezultatom modela.
Ta izračuna ad hoc statistiko ΔK, ki temelji na razmerju spremembe v logaritmični verjetnosti (log likelihood) podatkov med zaporednimi vrednostmi K.
Kot mero uspešnosti predvidevanja končnega rezultata lahko razberemo iz -2 Log likelihood .
S postopnim razvojem večnivojske linearne regresije se napovedovalna moč modela izboljša, saj se vrednost -2 Log-Likelihood statistike z razvojem modela zmanjša.
Na primeru regresijske analize na podskupini v vzorcu znaša 198,729 medtem , ko je na primeru celotnega vzorca je namreč -2 Log likelihood znašal kar 8.350,985.