# 从零开始学习如何在Python中实现正态分布参数估计
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 小白入门
小白入门 --> 掌握基础知识
掌握基础知识 --> 实操练习
实操练习 --> 正态分布参数估计
正态分布参数估计 --> [*]
```
## 旅行图
```mermaid
journey
ti
参数估计统计学有两大主要分支，分别是描述性统计学和推断统计学。描述性统计学用于描述和概括数据的特征以及绘制各类统计图表。总体数据，往往因为数据量太大而难以被获取，所以就有了通过较小的样本数据推测总体特性的推断统计学。 推断统计学的一个研究方向就是用样本数据估算总体的未知参数，称之为参数估计。如果是用一个数值进行估计，则称为点估计；如果估计时给出的是一个很高可信度的区间范围，则称为区间估计
转载
2023-10-16 09:33:58
78阅读
目录1、非参数模型和参数模型的区别是什么？优点缺点2、非参有什么用？3、直方图估计3.1 思想3.2 优缺点优点缺点3.3 代码实现方式一：懒人版，直接调包matplotlib histseaborn distplot方式二：我的代码实现定义直方图类测试尝试不同的区间宽度h总结参考资料： 开新坑，写一下非参课程的实验。以下是我的简易理解，不会写的太深入，可能会有错误疏漏，欢迎各位指出。若想深入了
转载
2023-07-12 09:57:11
78阅读
本文对parzen窗估计做了简单叙述，针对《模式分类》（第二版）内容进行简单探讨，使用matplotlib库直观地了解parzen窗估计的一些特点和性质。
1.简介Parzen窗估计属于非参数估计。所谓非参数估计是指，已知样本所属的类别，但未知总体概率密度函数的形式，要求我们直接推断概率密度函数本身。对于不了解的可以看一下https://zhuanlan
用于函数估计的非参数方法主要有核密度估计、局部多项式回归估计等。非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。核密度估计（kernel density estimation）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一，由Rosenbla
实验三：参数估计与非参数估计实验报告
一、实验目的通过本次实验实现机器学习中常用的参数估计和非参数估计的方法使用编程加深对最大似然估计、最大后验概率估计等方法的认识建立数据集学习使用python对多元数据进行操作二、代码框架本次实验使用的函数框架如下:1.Gaussian_function(x, mean, cov)
#计算多维(这里是2维)样本数据的概率p(x|w)，参数m
# Python参数估计入门指南
了解参数估计是数据科学和机器学习的重要组成部分。参数估计用于通过已知数据来推断未知参数。本篇文章将指导你如何在Python中进行参数估计，并提供具体步骤和示例代码。我们将使用最大似然估计（MLE）作为例子进行演示。
## 整体流程
以下表格展示了进行参数估计的一般步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 理解数据集
离散型1. 两点分布（伯努利分布） 在一次试验中，事bai件A出现的概du率为P，事件A不出现的概率为q=l -p，若以X记一次试zhi验中A出现的次数，则X仅取0、I两个值。两点分布是试验次数为1的伯努利试验。2. 二项分布 是重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不
参数估计
原创
2021-08-02 14:35:52
184阅读
瑞利分布（Rayleigh Distribution）回顾背景瑞利分布信道增益的计算信道产生待完善和整理参考链接 背景瑞利衰落被认为是对流层和电离层信号传播以及城市密集环境对无线电信号影响的合理模型。瑞利衰落是一种统计模型，该模型假设已经通过该传输环境（信道）的信号幅度将根据瑞利分布（两个不相关的高斯随机变量之和的径向分量）随机变化或衰减。瑞利分布是一个均值为0，方差为 瑞利衰落【2】能有效描述
转载
2023-10-10 09:20:39
319阅读
一、 自动化车床管理模型1、 变分法 2、 韦布尔分布 韦布尔分布，即韦伯分布（Weibull distribution），又称韦氏分布或威布尔分布，是可靠性分析和寿命检验的理论基础。 威布尔分布在可靠性工程中被广泛应用，尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。由于它可以利用概率值很容易地推断出它的分布参数，被广泛应用于各种寿命试验的数据处理。 从概率论和统计学角度看，Weibull Dis
在风光场景生成、随机优化调度等研究中，常常假设风速服从Weibull分布，太阳辐照度服从Beta分布。那我们如何得到两个分布的参数呢？文本首先介绍了风速Weibull分布和辐照度Beta分布的基本概率模型及其性性质，之后以MATLAB代码为例阐述了如何根据历史观测数据对两种分布的参数进行估计。Weibull分布风机出力的不确定性主要来源于风速固有的间歇性、随机性和波动性，学术界及工业均普遍认为风速
定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关键字参数，使得函数定义出来的接口，不但能处理复杂的参数，还可以简化调用者的代码。位置参数我
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
1. 题目利用M-H算法从标准柯西分布中产生随机数，丢弃链的前1000个值，比较生成链观测值的十分位数和柯西分布理论10分位数的拟合情况，并画出QQ图和链的直方图。本题中提议分布取为。2. 代码展示我们首先先导入所需要的库：import numpy as np
import scipy.stats as st
import seaborn as sns
import matplotlib.pypl
在做分类问题时，有时候需要使用样本的概率密度函数来求其后验概率。但是很多情况下并不知道其概率密度函数的形式（即样本的分布未知），此时就需要对样本进行非参数估计，来求解其概率密度函数。\(n\)个样本点中，在某点周围取一个区间\(R_{n}\)，计算区间\(R_{n}\)的体积\(V_{n}\)以及落在\(R_{n}\)中的样本的个数\(k_{n
数理统计要解决的问题是，根据样本的信息猜测随机变量的信息。随机变量的分布可能完全未知，也可能已经判定为某类分布\(f(x,\theta_1,\cdots,\theta_k)\)，但有未知参数\(\bar{\theta}=(\theta_1,\cdots,\theta_k)\)，这是数理统计中最常研究的情景。1. 点估计 一类最简单的问题是，要求给出参数函数\(g(\bar{\theta})\
欢迎大家star，留言，一起学习进步1.初见泊松分布Poisson distribution，翻译成中文名为泊松分布、普阿松分布、帕松分布、布瓦松分布、布阿松分布、波以松分布、卜氏分配等，是概率与统计学中一种常见的离散概率分布，常用来描述单位时间内随机时间发生次数的概率分布。若随机变量服从参数为的泊松分布，则可以记为，或者。其中，参数是单位时间内随机事件2.从二项分布到泊松分布博主当年上大学的时候
关于极大似然估计的基本介绍，本文不再详细叙述(可参考：周志华——《机器学习》P149，陈希孺——《概率论与数理统计》P150 和其他资料)。文章的主要内容是我对极大似然估计的一些见解和我认为应该需要注意的一些点。以下是正文：一.极大似然估计的简述 假设总体满足某种分布，且该分布的参数为(θ1,θ2,θ3,...θn)，设该分布的具体形式为f(x；θ1,θ2,θ3,...θn)。其中x1，x2
这周我们学习常见的的概率分布，主要分为离散型分布和连续型分布。1. 离散型分布离散型分布表示数据分布是点状，不连续的，如抛硬币1次，出现正面的次数这个事件，P(正面)=0.5，P(不出现正面)=0.5。1）伯努利分布（二项分布）伯努利分布(Bernoulli distribution)又名两点分布或0-1分布，介绍伯努利分布前首先需要引入伯努利试验（Bernoulli trial）。伯努利试验是只
