机器学习笔记--参数估计
我们进行参数估计的方法一般主要有最大似然估计和贝叶斯估计。这里提一下两种估计的门派来加深理解： 最大似然估计属于统计学里的频率学派。频率派从事件本身出发，认定事件本身是随机的。事件在重复试验中发生的频率趋于极限时，这个极限就是该事件的概率。事件的概率一般设为随机变量，当变量为离散变量时 ...
原文：【模式识别与机器学习】—— 2.3均值向量和协方差矩阵的参数估计
均值和协方差矩阵的估计量定义 设模式的类概率密度函数为p x ，则其均值向量定义为： 其中，x x , x , , xn T，m m , m , , mn T。若以样本的平均值作为均值向量的近似值，则均值估计量为： 协方差矩阵为： 其每个元素clk定义为： 其中，xl xk和ml mk分别为x和m的第l和k个分量。 协方差矩阵写成向量形式为： 协方差矩阵的估计量 当N gt gt 时 为： 这里， ...
2018-09-18 21:42 0 2815 推荐指数：
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