Score Function and Fisher Information MatrixJuly 30, 2023 · 4 min readPuQingAI, CVer, Pythoner, Half-stack DeveloperScore Functions 在 极大似然估计 中我们提到的似然函数 L(θ)L(\theta)L(θ) 求一阶导即为 Score FunctionScore\ FunctionScore Function 。记为 S(θ)=dL(θ)dθS(\theta) = \frac{d L(\theta)}{d \theta}S(θ)=dθdL(θ) 因为似然函数中存在许多连乘 p(x;θ)p(x;\theta)p(x;θ)，所以我们一般取对数，这时，作用就体现出来了。
