今天分享一下关于参数估计的基本概念。尤其是极大似然估计，有着重要的应用。01—参数估计的定义首先，什么是参数估计呢？之前我们其实已经了解到很多种分布类型了，比如正态分布、均匀分布、泊松分布等。拿正态分布举例，决定正态分布的有两个参数：均值和方差。因此，参数就是决定分布的关键性数据。知道了参数，也就是知道了分布的详细内容。问题来了，总体的分布类别如果我们知道了，是不是只要知道分布的参数，就能知道总体
一般常用到的指数平滑法为一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，高次指数平滑一般比较难见到，因此本文着重介绍了一次、二次和三次指数平滑的特点与不同。一次指数平滑一般应用于直线型数据，且一次指数平滑具有滞后性，可以说明有明显的时间性、季节性。二次指数平滑一般也应用于直线型，但是效果会比一次指数平滑好很多，也就相当于加强版的一次指数平滑。三次指数平滑可以应用于抛物线型的数据，因为数据在二次平滑过后还
现有的数据是有探测器测得的脉冲信号，需要对其发生时间进行一个估计。 主要思想是，通过hist方法将不同时间间隔出现的次数进行一个计数。 经过统计可以得到 [1.4000000e+013.2000000e+01，7.8000000e+01，1.1600000e+02，1.8800000e+02，2.2200000e+02，2.6300000e+02，3.1200000e+02，3.2200000
鉴于后续机器学习课程中多次提到参数估计的概念，为了避免囫囵吞枣的理解某些知识点，决定对概率统计的这部分知识点进行简要总结，这篇博客主要涉及的是点估计中的矩估计知识点，后续的博客将总结点估计中其他两个比较常见的方式，极大似然估计以及最小二乘法。基础概念为什么要出现估计呢？因为在统计学中，所要观测的数据量往往都比较大，我们不可能将所有数据全部都进行统计，一种可行的方式就是从这些数据量中抽取一部分数据，
第十三章 Python建模库介绍13.3 statsmodels介绍statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库，用于拟合多种统计模型，执行统计测试以及数据探索和可视化。statsmodels包含更多的“经典”频率学派统计方法，而贝叶斯方法和机器学习模型可在其他库中找到。包含在statsmodels中的一些模型：· 线性模型，广义线性模型和鲁棒
本文主要介绍了线性回归模型和最小二乘估计。
目录Chapter 3：回归参数的估计(1)3.1 最小二乘估计3.2 最小二乘估计的性质Chapter 3：回归参数的估计(1)3.1 最小二乘估计用 \(y\) 表示因变量，\(x_1,x_2,\cdots,x_p\) 表示对 \(y\) 有影响的 \(p\)总体回归模型：假设 \(y\) 和 \(x_1,
幂律分布幂律分布的数学形式广义形式：幂律分布的广义形式即是反映了一个幂次反比关系 ，其中 的通常取值为 。精确形式：在对原有幂律分布函数加以分析可以看出，当 时，幂律分布的概率密度函数发散。随机变量不会在整个取值范围内服从幂律分布，更可能在大于某个幂律下界之后，随机变量的尾巴部分服从幂律分布。因而，现有的针对幂律分布分析多基于以下数学形式连续情形：概率密度函数：根据概率规范性（归一化参数）：离
图像、视频或调用摄像头均能实现OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用。 其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D
一、幂律分布及其检验在上篇文章中说到，许多实际网络的度分布曲线都具有长尾形状。那么什么样的分布函数具有长尾形状呢？答案就是幂律分布。1、幂律分布定义很多实际网络的度分布并不服从具有均匀特征的泊松分布，而是可以较好的用如下形式的幂律分布来表示： 其中>0为幂指数，通常取值在2与3之间。2、幂律分布的检验2.1 双对数坐标系中的直线判断一个网络的度分布P（k）是否是幂律分布可以看双对数坐标系中的
1.算法描述信道估计器是接收机一个很重要的组成部分。在OFDM系统中，信道估计器的设计上要有两个问题:一是导频信息的选择，由于无线信道的时变特性，需要接收机不断对信道进行跟踪，因此导频信息也必须不断的传送: 二是既有较低的复杂度又有良好的导频跟踪能力的信道估计器的设计，在确定导频发送方式和信道估计准则条件下，寻找最佳的信道估计器结构。 **在实际设计中，导频信息的选择和最佳估计器的设计通常又是相互
作者:Sky一.什么是姿态在学习姿态估计之前，我们先来了解一下，什么是 “姿态”。想象一架飞机准备起飞，于是它在机场跑道上进行一段加速助跑，达到一定速度后，机头抬升15度，腾空而起，离开了地面。然而由于起飞时的方向和目标方向相差甚大，于是飞机调转机头，最终往北偏东30度的方向飞去。这个过程中，根据日常生活经验，我们如此说明飞机在起飞过程中的发生的变化：“抬升15度”，“北偏东30度”。也就是说，通
概率机器人技术的核心就是通过传感器数据来估计状态的思路。 状态估计解决的是从不能直接观测但可以推断的传感器数据中估计数量的问题。 状态估计旨在从数据中找回状态变量。 概率状态估计算法在可能的状态空间上计算置信度分布。 基本概率概念-->机器人环境相互作用的形式化模型-->贝叶斯滤波(状态估计的递归算法)-->实现贝叶斯滤波的表示和计算问题 概率基本概念： 随机
概率论和数理统计是机器学习重要的数学基础。概率论的核心是已知分布求概率，数理统计则是已知样本估整体。概率论和数理统计是互逆的过程。概率论可以看成是由因推果，数理统计则是由果溯因。数理统计最常见的问题包括参数估计，假设检验和回归分析。所谓参数估计，就是已知随机变量服从某个分布规律，但是概率分布函数的有些参数未知，那么可以通过随机变量的采样样本来估计相应参数。参数估计最主要的方法包括矩估计法，极大似然
作者：林骥今天介绍第 008 号分析思维模型：幂律分布模型。1. 模型介绍幂律分布，也称为长尾分布，因为把这种分布画成图形时，会有一条很长的尾巴形状。城市人口、物种灭绝、企业规模、链接点击、书籍销量、大型灾难等等，都属于幂律分布。从幂律分布模型中，我们可以得到一个启示：大型灾难的发生，虽然概率很低，但是必须引起高度的重视。小概率事件重复发生，必将变成大概率事件。假设有一种重大安
OFDM系统基本框图一、什么是信道估计信道估计是使用接收信号表现出来的各种状态来对信道的特性进行估计的过程。信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示。 信道估计可以定义为描述物理信道对输入信号的影响而进行定性研究的过程，是信道对输入信号影响的一种数学表示。如果信道是线性的，那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。信道估计的目标就是使某种估计误差最小化，同时还要尽量降低算法的复杂度，并具有可实现性
1. 实验目的理解逻辑回归模型，掌握逻辑回归模型的参数估计算法。2. 实验要求实现两种损失函数的参数估计（1.无惩罚项；2.加入对参数的惩罚），可以采用梯度下降、共轭梯度或者牛顿法等。验证：可以手工生成两个分别类别数据（可以用高斯分布），验证你的算法。考察类条件分布不满足朴素贝叶斯假设，会得到什么样的结果。逻辑回归有广泛的用处，例如广告预测。可以到 UCI 网站上，找一实际数据加以测试。3. 实验
在机器学习领域，概率分布对于数据的认识有着非常重要的作用。不管是有效数据还是噪声数据，如果知道了数据的分布，那么在数据建模过程中会得到很大的启示。首先，如下图所示8个特征数据概率分布情况（已经做归一化），这些特征是正态分布、伯努利分布，还是泊松分布、幂律分布？ 在高斯法则生效的领域，平均值可以代表整体。但是在幂律法则统治的领域，平均值毫无意义。高斯法则和幂律法则的典型代表是分别身高和财富，把姚明放
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2023-08-25 00:56:49
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“让我们做朋友-陕西”抽样方法简介郭申阳有关“让我们做朋友-陕西”项目的新闻发布后，很多读者来信，希望了解更多有关抽样方法的信息。抽样方法是本项目随机实验的重要组成部分，我们将在项目评估的研究论文中详细阐述。这里，为满足读者需要，仅做简单介绍。 1.干预前：如何确定样本 首先，统计力度分析(Statistical Power Analysis)显示，为达到0.80的统计力度和较小效应规模(
最大似然估计的原理：给定一个概率分布，假定其概率密度函数（连续分布）或概率聚集函数（离散分布）为，以及一个分布参数，我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样，通过利用，我们就能计算出其概率：但是，我们可能不知道的值，尽管我们知道这些采样数据来自于分布。那么我们如何才能估计出呢？一个自然的想法是从这个分布中抽出一个具有个值的采样，然后用这些采样数据来估计.一旦我们获得，我们就能从中找到一个关于的估
# Python谱估计
## 介绍
在信号处理领域，谱估计是一种用于估计信号频谱的方法。频谱是一个信号在不同频率上的能量分布情况，通常用于分析信号的频率成分。谱估计有多种方法，其中最常见的方法之一是基于傅里叶变换的频谱估计。Python提供了多种库和函数来实现频谱估计，例如numpy和matplotlib。
## 谱估计的原理
谱估计的主要原理是通过对信号进行傅里叶变换来将信号从时域转换到
