05–0914第三章概率密度密度的估计.ppt

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2017-05-04 发布于上海
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05–0914第三章概率密度密度的估计

北华大学电气信息工程学院;内容目录;3.1 引言;直接确定判别函数;基于样本的Bayes分类器设计;概率密度估计的方法;3.2 参数估计;估计量的评价标准;3.2.1 最大似然估计;似然函数;最大似然估计;最大似然估计示意图;计算方法;一元正态分布例解;一元正态分布均值的估计;一元正态分布方差的估计;多元正态分布参数最大似然估计;3.2.2 贝叶斯估计-最大后验概率;贝叶斯估计-最小风险;贝叶斯估计;贝叶斯估计的步骤;一元正态分布例解;一元正态分布例解;贝叶斯学习;一元正态分布例解;一元正态分布例解;3.2.3 混合高斯模型;3.3 非参数估计;3.3.1 核函数方法;核函数方法图解;基本方法;3.3.2 Parzen窗法;核函数的选择;窗宽的选择;不同窗宽的估计效果;Parzen窗法示例;有限样本的影响;3.3.3 kN-近邻法;kN-近邻法举例;3.4 讨论;习题