条件概率密度函数的最大似然估计.ppt
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条件概率密度函数的最大似然估计.ppt
任课教师:刘琼自动化学院讲授提纲讲授提纲问题提出(1/4)问题提出(2/4)问题提出(3/4)问题提出(4/4)讲授提纲最大似然估计的假设条件最大似然估计的主要思想求最大似然估计量的方法最大似然估计结果的分析例:正态分布函数的最大似然估计讲授提纲基于最大似然估计的模式分类实例Step1:数据准备Step2:类条件概率密度函数估计Step3:后验概率计算Step4:分类决策小结
条件概率密度函数的最大似然估计ppt课件.ppt
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最大似然估计的MATLAB实现.doc
最大似然估计的matlab实现实验目的:在MVU估计量不存在或存在但不能求解的情况下,最大似然估计是获得实用估计的最通用的方法,利用它可简便地实现对复杂的估计问题的求解。对绝大多数实用的最大似然估计,当观测数据足够多时,其性能是最优的。本实验旨在通过网格搜索法和Newton-Raphson迭代法实现对未知信号的最大似然估计,并观察估计性能随样本数据量和信噪比的变化,加深对最大似然估计的理解。实验原理:对于一个达不到CRLB的估计问题,不存在一个有效的估计量,不能实现利用充分估计量求解MVU估计的办法。利用
最大似然估计与后验概率.doc
这一周主要复习看了MOD算法与SVD算法的详细流程并理解,并看了奇异值分解,最大似然估计与最大后验估计。下面是我在新浪博客上看见了,觉的很好,解释与归纳的也很清楚。我就将其再归纳了一下。1.奇异值分解:特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法,但是它只是对方阵而言的,在现实的世界中,我们看到的大部分矩阵都不是方阵,比如说有N个学生,每个学生有M科成绩,这样形成的一个N*M的矩阵就不可能是方阵,我们怎样才能描述这样普通的矩阵呢的重要特征呢?奇异值分解可以用来干这个事情,奇异值分解是一个能适用于任意的矩阵的一
最大似然估计和贝叶斯参数估计.ppt
Chapter3:最大似然估计和贝叶斯参数估计要点:贝叶斯框架下的数据收集在以下条件下我们可以设计一个可选择的分类器:P(i)(先验)P(x|i)(类条件密度)不幸的是,我们极少能够完整的得到这些信息!从一个传统的样本中设计一个分类器先验估计不成问题对类条件密度的估计存在两个问题:1)样本对于类条件估计太少了;2)特征空间维数太大了,计算复杂度太高。如果可以将类条件密度参数化,则可以显著降低难度。例如:P(x|i)的正态性P(x|i)~N(i,i)用两个参数表示将概率密度估计问题转化为参数估计