極小數的可能性

我有一個大範圍的可能性向量，範圍在（0到1）範圍內，但所有的數都比1稍小。我需要計算這些向量乘積的最大似然。極小數的可能性

我該如何避免下溢，我的鉗工在所有嘗試中都失敗了。我採取的第一步是將數組除以數組中的最大值。我最大限度地採樣兩個概率n次的總和的產品，最終，我需要儘量減少爲每BIC：

BIC = -2. * ln(L) + 5n_theta(nz)

不管怎麼說L的形式是非常小的數字陣列

L = product of ([(p(z1|a) + p(z1|b)), (p(z2|a) + p(z2|b)), ...., (p(zn|a) + p(zn|b))])

這裏有一個示例，其中我改變了兩個參數a和b，這個數組的大小爲n，每個p爲< 1。

2017-04-21 Canuck

你有沒有考慮過對數似然函數？

L = (p1 * p2 * p3) ** N變成ln(L) = N * (ln(p1) + ln(p2) + ln(p3)) 這會對數值精度問題更具抗性。

然後你就可以直接在你的-2.0 * ln(L) + 5n_theta(nz)

2017-04-21 00:34:34

你好使用ln(L)，我意識到我是多麼不好解釋了我的問題，我已經基本上編輯它。 – Canuck

我嘗試了類似的東西，但我相信我可能已經實現它不正確，感謝您的幫助，我會審查 – Canuck

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