Estymacja największej wiarygodności dobiera parametry maksymalizujące wiarygodność obserwowanych danych. W typowych probabilistycznych modelach klasyfikacyjnych i językowych minimalizacja odpowiedniej entropii krzyżowej jest równoważna maksymalizacji log-wiarygodności.
Maximum likelihood estimation chooses parameters that maximize the likelihood of the observed data. In typical probabilistic classification and language models, minimizing the corresponding cross-entropy is equivalent to maximizing log-likelihood.
To dobieranie liczb wewnątrz modelu tak, żeby możliwie dobrze opisywał występowanie zaobserwowanych danych.
This chooses a model's internal values to fit its probabilistic description to the observed data.
Masz przykłady obserwacji, ale nie wiesz, jakie ustawienia modelu najlepiej opisują ich występowanie.
You have recorded observations but do not know which model settings best describe how they occur.
Mnoży oceny dopasowania poszczególnych obserwacji do ustawień modelu i szuka ustawień dających najwyższą łączną ocenę.
It multiplies how well individual observations fit the model settings and seeks settings giving the highest combined score.
Z zapisanych czasów oczekiwania klientów dobierasz ustawienia modelu opisującego, jak często zdarzają się krótkie i długie kolejki.
Using recorded customer waiting times, you fit a model describing how often short and long waits occur.