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 ...

高斯分布 對於單維高斯分布而言，其概率密度函數可以表示成 \[p(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}\sigma}e^{-\frac{(x-u)^2}{2\sigma^2}} ...

一.實驗題目 （所用參考教材：《模式分類》---機械工業出版社 李宏東 姚天翔等譯） 4-3.考慮對於表格中的數據進行parzen窗估計和設計分類器，窗函數為一個球形的高斯函數， <a>編寫程序，使用parzen窗估計方法對一個任意的樣本點x進行分類。對分類器的訓練則使用表格中 ...

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 = (x1, x2, …, xn)T，m = (m1, m2, …, 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 ...

1.參數估計和非參數估計 　　前面提到隨機變量的分布不是很明確時，我們需要先對隨機變量的分布進行估計。有一種情況是我們知道變量分布的模型，但是具體分布的參數未知，我們通過確定這些未知參數就可以實現對變量的估計，這種方式就是參數估計。其中，比較基礎且常見的參數估計方法有最大似然估計、最小二乘估計 ...

1.估計概率密度p(x|wi) （1）貝葉斯決策 （2）P（wi）和p（x | wi）的估計方法 ①先驗概率P（wi）估計： 　　用訓練數據中各類出現的頻率估計。 　　依靠經驗。 ② 類條件概率密度函數p（x | wi）估計，2類方法： 參數估計：最大似然估計，貝葉斯估計 ...

1. 點估計與優良性 點估計 　　總體 X 的分布函數形式已知，但它的一個或多個參數未知，借助總體的一個樣本來估計總體未知參數的值的問題稱為點估計。 　　點估計問題就是要構建一個適當的統計量 θ-hat（X1、.. 、Xn），用它的觀察值 θ-hat (x1、.. 、 xn)來估計 ...

目錄 1 點估計的概念與無偏性 2 矩估計及相合性 3 最大似然估計與EM算法 3.1 最大似然估計（MLE，maximum likelihood estimation） 3.2 EM算法（Expectation-maximization ...