統計決策中的訓練講義(PPT 75頁)

模式識別
第五章統計決策中的訓練、學習與錯誤率測試、估計
統計推斷概述
參數估計
概密的窗函數估計法
有限項正交函數級數逼近法
5·1統計推斷概述
5·2參數估計
5.2.1均值矢量和協方差陣的矩法估計
5.2.2最大似然估計(MLE)
5.2.3貝葉斯估計(BE)
5·4概密的窗函數估計法
(1)是的漸近無偏估計
證明：
P—窗法的特點
適用範圍廣，無論概密是規則的或不規則的、單峰的或多峰的。
5·5有限項正交函數級數逼近法
例：用逼近法求如下模式類別的和的估計。
解：用正交的二維Hermite多項式來構成正交函數集。
對於?1,N1=7,係數為
對於?2,N2=6,係數為
使用最小錯誤判決規則
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