機器學習筆記--參數估計
我們進行參數估計的方法一般主要有最大似然估計和貝葉斯估計。這里提一下兩種估計的門派來加深理解： 最大似然估計屬於統計學里的頻率學派。頻率派從事件本身出發，認定事件本身是隨機的。事件在重復試驗中發生的頻率趨於極限時，這個極限就是該事件的概率。事件的概率一般設為隨機變量，當變量為離散變量時 ...
原文：【模式識別與機器學習】—— 2.3均值向量和協方差矩陣的參數估計
均值和協方差矩陣的估計量定義 設模式的類概率密度函數為p x ，則其均值向量定義為： 其中，x x , x , , xn T，m m , m , , mn T。若以樣本的平均值作為均值向量的近似值，則均值估計量為： 協方差矩陣為： 其每個元素clk定義為： 其中，xl xk和ml mk分別為x和m的第l和k個分量。 協方差矩陣寫成向量形式為： 協方差矩陣的估計量 當N gt gt 時 為： 這里， ...
2018-09-18 21:42 0 2815 推薦指數：
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