对数似然（log-likelihood）是统计学和机器学习中的一个重要概念，用于衡量模型对观测数据的拟合程度。它是似然函数（likelihoodfunction）的自然对数形式，通常用于简化计算和优化过程。对数似然的值越高，表示模型对数据的解释能力越强。在参数估计中，最大化对数似然函数通常用于寻找最优模型参数。此外，对数似然也是信息准则（如AIC和BIC）和假设检验（如似然比检验）的基础。由于其数学性质优良，对数似然广泛应用于回归分析、分类问题和概率模型评估等领域。
简介
对数似然（log-likelihood）是统计学和机器学习中的一个重要概念，用于衡量模型对观测数据的拟合程度。它是似然函数（likelihoodfunction）的自然对数形式，通常用于简化计算和优化过程。对数似然的值越高，表示模型对数据的解释能力越强。在参数估计中，最大化对数似然函数通常用于寻找最优模型参数。此外，对数似然也是信息准则（如AIC和BIC）和假设检验（如似然比检验）的基础。由于其数学性质优良，对数似然广泛应用于回归分析、分类问题和概率模型评估等领域。