TensorFlowProbability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件（如GPU）上的深度学习相结合。最大似然估计最大似然估计是深度学习模型中常用的训练过程。目标是在给定一些数据的情况下估计概率分布的参数。简单来说，我们希望在某个假设的统计模型（即概率分布）下最大化我们观察到的数据的概率。这里我们也介绍一些符号。连续随机变量的概率密度函数粗略地表示样本取某一值的概率。我们将表示这个函数
TensorFlowProbability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件（如GPU）上的深度学习相结合。最大似然估计最大似然估计是深度学习模型中常用的训练过程。目标是在给定一些数据的情况下估计概率分布的参数。简单来说，我们希望在某个假设的统计模型（即概率分布）下最大化我们观察到的数据的概率。这里我们也介绍一些符号。连续随机变量的概率密度函数粗略地表示样本取某一值的概率。我们将表示这个函数