目录 1.极大似然估计 公式推导 2.最小二乘法 可能我从来就没真正的整明白过，只是会考试而已 搞清楚事情的来龙去脉不容易忘记 两个常见的参数估计法： 极大似然估计法和最小二乘法 1.极大似然估计 ref知乎,模型已定，参数未知 ...

这一部分内容和吴恩达老师的CS229前面的部分基本一致，不过那是很久之前看的了，我尽可能写的像吴恩达老师那样思路缜密。 1.假设 　　之前我们了解过最大似然估计就是最大化似然函数$$L(\theta) = \sum log(p(x_{i}|\theta))$$ 　　来确定参数\(\theta ...

0.SLAM中SVD进行最小二乘的应用 在SLAM应用中，计算Homography Matrix，Fundamental Matrix，以及做三角化(Triangulation)时，都会用到最小二乘 1.背景 对一堆观测到的带噪声的数据进行最小二乘拟合 2.理论模型 ...

1、结论 测量误差（测量）服从高斯分布的情况下， 最小二乘法等价于极大似然估计。 2、最大似然估计概念 ...

系统辨识与自适应控制MATLAB仿真 修订版 仿真实例 2.6 递推最小二乘法估计 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mxulie import M_sequences if __name__ ...

最大似然估计与最小二乘估计的区别 标签（空格分隔）： 概率论与数理统计 最小二乘估计 对于最小二乘估计来说，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值与观测值之差的平方和最小。 设Q表示平方误差，\(Y_{i}\)表示估计值，\(\hat{Y}_{i ...

最小二乘法 基本思想 简单地说，最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近（在古汉语中“平方”称为“二乘”），“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小 θ表示要求的参数，Yi为观测 ...

对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值和观测值之差的平方和最小。而对于最大似然法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。显然，这是从不同原理出发的两种 ...