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2023美國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模思路 - 案例:機(jī)器學(xué)習(xí)

2023-02-15 15:54 作者:建模Assistant君  | 我要投稿

2023美國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽思路分析

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一、概率-高斯分布1-極大似然估計(jì)

高斯分布在統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)中占據(jù)重要的地位。

本節(jié)內(nèi)容主要是利用極大似然估計(jì)計(jì)算高斯分布下的最優(yōu)參數(shù)。

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假設(shè)數(shù)據(jù) X中有 N 個(gè)樣本,每個(gè)樣本 Xi 為p 維數(shù)據(jù)所有的樣本都獨(dú)立同分布于高斯分布

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二、概率-高斯分布2-極大似然估計(jì)(無偏估計(jì) VS 有偏估計(jì))

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三、概率-高斯分布3-從概率密度函數(shù)角度觀察

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四、概率-高斯分布4-局限性

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五、概率-高斯分布5-已知聯(lián)合概率求邊緣概率及條件概率

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六、概率-高斯分布6-已知邊緣和條件概率求聯(lián)合概率分布

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七、概率-不等式1-杰森不等式(Jensen's Inequality)

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