貝葉斯分類器是一種最優(yōu)分類器
貝葉斯分類器是一種最優(yōu)分類器，它假設基于可獲得的信息可以建立類別的概率密度函數，然后基于最小錯誤率分類準則進行分類。一般假設概率密度函數是正態(tài)分布，因為正態(tài)分布數學基礎較好。問題就轉化為正態(tài)分布參數的估計問題。幸運的是，參數估計問題已經被很好的解決了。 基于正態(tài)分布的協方差的不同，正態(tài)概率分布型...
協方差矩陣技術資料
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在統計學與概率論中，協方差矩陣的每個元素是各個向量元素之間的協方差，是從標量隨機變量到高維度隨機向量的自然推廣。
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查看全部5912個資源 ?基于AR模型的現代譜估計
基于AR模型的現代譜估計，分別實現自相關法，協方差法，Burg法，對比分析性能，及與經典譜估計的比較...
含有噪聲的余弦序列
含有噪聲的余弦序列，分別采用周‘期圖法’與‘改進協方差法’估計序的功率譜...
classify using Bayes method. 使用Bayes方法進行兩類分類
classify using Bayes method. 使用Bayes方法進行兩類分類，包括協方差相等和不等兩種情況，非常適合初學者的程序。...
計算多維正態(tài)分布的概率密度值
計算多維正態(tài)分布的概率密度值，給出均值和方差矩陣...
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