logistic回归模型的参数估计问题，是可以用最小二乘方法的思想进行求解的，但和经典的（或者说用在经典线性回归的参数估计问题）最小二乘法不同，是用的是“迭代重加权最小二乘法”（IRLS, Iteratively Reweighted Least Squares）。本质上不能使用经典 ...

1.估计概率密度p(x|wi) （1）贝叶斯决策 （2）P（wi）和p（x | wi）的估计方法 ①先验概率P（wi）估计： 　　用训练数据中各类出现的频率估计。 　　依靠经验。 ② 类条件概率密度函数p（x | wi）估计，2类方法： 参数估计：最大似然估计，贝叶斯估计 ...

1. 点估计与优良性 点估计 　　总体 X 的分布函数形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助总体的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为点估计。 　　点估计问题就是要构建一个适当的统计量 θ-hat（X1、.. 、Xn），用它的观察值 θ-hat (x1、.. 、 xn)来估计 ...

algorithm） 4 最小方差无偏估计 4.1 均方误差（MSE，me ...

简单的讨论一下参数估计理论 一、什么是参数估计 　　参数通常用来表示一个量，可以是标量也可以是有值向量。按照时间变化，也可以分为时常参数和时变参数。对于时常参数的估计称为参数估计。对于时变的参数估计称为状态估计，本文不研究。参数估计的包括两个主要的模型以及四个基本估计方法，如下图所示 ...

https://blog.csdn.net/qq_31073871/article/details/81067301 已知变量X和Y为线性关系（这里XY均为nx1的列向量），为了得知X和Y到底具有怎 ...

求置信区间 抽取样本, 样本量为200 计算样本中喝咖啡的均值 重复抽取样本,计算其他样本中喝咖啡的均值,得到抽样分布 抽样分布 计算抽样分布的置信区间以估计总体均值, 置信度95% 输出 ...

1.参数估计和非参数估计 　　前面提到随机变量的分布不是很明确时，我们需要先对随机变量的分布进行估计。有一种情况是我们知道变量分布的模型，但是具体分布的参数未知，我们通过确定这些未知参数就可以实现对变量的估计，这种方式就是参数估计。其中，比较基础且常见的参数估计方法有最大似然估计、最小二乘估计 ...