条件概率密度函数的最大似然估计ppt课件.ppt
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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
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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
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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
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第六章第6.1节参数的点估计这类问题称为参数估计.(一般分点估计,区间估计)一、点估计问题的提法二、估计量的求法一、矩估计法矩估计量的观察值称为矩估计值.解解方程组得到a,b的矩估计量分别为解上例表明:矩法的优点是简单易行,例4设总体的分布密度为即不含有,故不能由此得到的矩估计量.为此,求二、最大(极大)似然估计法(或分则称2.最大似然估计法最大似然估计法,是建立在最大似然原理的基础上的求点估计量的方法。最大似然原理的直观想法是:在试验中概率最大的事件最有可能出现。因此,一个试验如有若干个可能的结果求最大