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时间：2020-03-27
《模式识别第三章概率密度估计.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、概率密度的估计引言1引言研究内容2两种方法参数估计最大似然估计贝叶斯估计3最大似然估计似然函数4似然函数讨论5正态分布的最大似然估计正态分布的最大似然估计6贝叶斯估计7贝叶斯估计证明89贝叶斯学习贝叶斯学习10估计量的性质与评价以正态分布为例11以正态分布为例问题：12结论贝叶斯学习示例13非监督估计14非监督参数估计的最大似然法非监督参数估计的最大似然法15可识别问题最大似然估计的计算16结果17正态情况下的非监督参数估计迭代法求解18讨论非参数估计方法19非参数估计的基本原理非参数估计的基本原理20理论结果选择方法21Paze
2、n窗方法保证我们估计出来的值确实是概率密度函数常用窗函数1NpNN()xx(xi)Ni1222324Pazen窗形式才能保证所估计的符合概率密度函数的性质2526近邻估计•解决的办法是：不使用固定的区域，而是固定落在区域内的样本数，例如个，而区域则由的邻域中正好包含个样本定。之所以用符号，表示的选择和总样本数有关。•当把近邻法估计出的密度函数直接用于分类时，可以导致非常简单和有效的分类法。27错误率的评估28
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