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机器学习笔记1.矩估计、极大似然估计。

1.矩估计1.1矩估计思想:矩估计是基于一种简单的“替换”思想,即用样本矩估计总体矩1.2矩估计理论:矩估计的理论依据就是基于大数定律的,大数定律语言化表述为:当总体的k阶矩存在时,样本的k阶矩依概率收敛于总体的k阶矩,即当抽取的样本数量n充分大的时候,样本矩将约等于总体矩。1.3矩令k为正整数或0,a为任意实数,X为随机变量。则期望值E(x−a)kE(x-a)^kE(x−a)k,叫做...

机器学习笔记1.矩估计、极大似然估计。

1.矩估计1.1矩估计思想:矩估计是基于一种简单的“替换”思想,即用样本矩估计总体矩1.2矩估计理论:矩估计的理论依据就是基于大数定律的,大数定律语言化表述为:当总体的k阶矩存在时,样本的k阶矩依概率收敛于总体的k阶矩,即当抽取的样本数量n充分大的时候,样本矩将约等于总体矩。1.3矩令k为正整数或0,a为任意实数,X为随机变量。则期望值E(x−a)kE(x-a)^kE(x−a)k,叫做...

机器学习笔记1.矩估计、极大似然估计。

1.矩估计1.1矩估计思想:矩估计是基于一种简单的“替换”思想,即用样本矩估计总体矩1.2矩估计理论:矩估计的理论依据就是基于大数定律的,大数定律语言化表述为:当总体的k阶矩存在时,样本的k阶矩依概率收敛于总体的k阶矩,即当抽取的样本数量n充分大的时候,样本矩将约等于总体矩。1.3矩令k为正整数或0,a为任意实数,X为随机变量。则期望值E(x−a)kE(x-a)^kE(x−a)k,叫做...

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