![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Метод максимума правдоподобия
Функция правдоподобия, введённая Фишером, выглядит следующим образом: где В качестве оценки параметра Оценка параметра распределения является случайной величиной, которая имеет математическое ожидание и " рассеяние" вокруг него. Оценка называется эффективной, если её " рассеяние" вокруг своего математического ожидания минимально. Справедлива следующая теорема (приводится без доказательства). Если существует для Всё это справедливо и при нескольких неизвестных параметрах. Например, для одномерного нормального закона
отсюда
отсюда Оценка называется несмещённой, если математическое ожидание Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок. — Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта. — Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы). — SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание. SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение Выясним, является ли
Следовательно,
Найдём математическое ожидание этой величины:
Так как дисперсия
где Итак,
1.14 Случай статистически независимых признаков При статистически независимых признаках существенно упрощается решение задач распознавания. В частности, при оценивании распределений В связи с этим рассмотренные нами примеры одномерных распределений не только носят иллюстративный характер, но могут непосредственно использоваться при решении практических задач, если есть убедительные основания считать признаки, характеризующие объекты распознавания, статистически независимыми. При этом и формула Байеса, используемая для вычисления апостериорной вероятности принадлежности объекта с признаками Встречаются практические приложения теории распознавания, когда признаки считают статистически независимыми без веских на то оснований, а то и зная, что на самом деле признаки (хотя бы часть из них) взаимозависимы. Это делается для упрощения процедур обучения и распознавания в ущерб " качеству" (вероятности ошибок), если этот ущерб можно признать приемлемым. Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
Попробуйте сервис онлайн-записи VisitTime на основе вашего собственного Telegram-бота:— Разгрузит мастера, специалиста или компанию; — Позволит гибко управлять расписанием и загрузкой; — Разошлет оповещения о новых услугах или акциях; — Позволит принять оплату на карту/кошелек/счет; — Позволит записываться на групповые и персональные посещения; — Поможет получить от клиента отзывы о визите к вам; — Включает в себя сервис чаевых. Для новых пользователей первый месяц бесплатно. Зарегистрироваться в сервисе Особенно заметно упрощение процедуры распознавания по методу Байеса, если признаки принимают двоичные значения. В этом случае обучение состоит в построении следующей таблицы:
Здесь Если Если признаки дискретны, но многозначны, то к двоичным значениям нетрудно перейти путём специальной двоичной кодировки. 1.15 Распознавание при неизвестных априорных вероятностях
|