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最大似然估计法
什么是em
答:
基于E步的结果更新模型的参数,使得数据的对数
似然
函数期望
最大
化。这两个步骤交替进行,直到达到收敛条件,即参数
估计
值的变化小于某个阈值或达到最大迭代次数。总之,EM算法是一种处理含有隐变量的数据参数估计的有效方法,它通过迭代优化的方式,找到使数据的期望对数似然函数最大化的参数值。
拉格朗日方程的含义及应用
答:
统计中用拉格朗日方程L(x;θ)可以求参数θ的极
大似然估计
,从而得出相关的置信区间,用在实际生活中可以估计GDP等各种指标“最像”(“最像”就是“极大似然”的意思)在什么范围内,在什么范围内最合理。
BMA是什么意思
答:
在视频编码的世界中,一块关键的技术被称作BMA,它对于提升视频传输质量发挥着重要作用。众多高效搜索算法的加入,无疑对BMA的效能提升起到了推波助澜的作用。一种独特的统计方法,基于
最大似然估计
的贝叶斯模型平均(BMA),其实质上是一种模型选择与融合的策略。它的英文名BMA,直译自"butyl ...
滑坡灾害危险性评估战略研究
答:
根据预测结果,可得到最高危险等级(1%)的滑坡累积单元数。根据危险概率,计算出承灾体(房子)受到滑坡危害的概率为0.537。Chang-Jo F. Chung和Andrea G. Fabbri提出的上述新方法用以进行滑坡危险性的空间统计概率预测,在危险性预测(图)基础上,通过建立预测率曲线,
估计
出每个滑坡危险等级的发生...
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