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PPT下载/xiazai/第四章:概率密度函数估计模式识别及Python实现前言PREFACE对于类条件概率密度函数的估计，可分为参数估计和非参数估计两类。在参数估计中，概率密度函数的形式是已知的，但其中的部分或全部参数是未知的。此时，概率密度函数的估计问题就是利用样本集对概率密度函数的某些参数进行估计。最常用的参数估计方法主要有最大似然估计和贝叶斯估计。其中，最大似然估计是把参数看作是确定性的量，只是其取值未知。贝叶斯估计则把待估计的参数看成是符合某种先验概率分布的随机变量。在非参数估计中，概率密度函数的形式是未知的，直接利用学习样本对概率密度函数进行估计。常用的非参数估计方法主要有Parzen窗估计法和近邻估计法。123基本概念最大似然估计方法贝叶斯估计与贝叶斯学习目录
CONTENT4非参数估计PART
1基本概念PART01BasicConcept
PART
2最大似然估计方法PART02MaximumLikelihoodMethod
最大似然估计示意图
PART
3贝叶斯估计与贝叶斯学习PART03BayesianEstimationandBayesianLearning
PART
4非参数估计PART04NonparametricEstimation
对某
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