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北风网_知识图谱_创建tensor_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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y = AXO换言之, 给定x, y的条件概率密度分布在点AX取1。可以通 过求解下列问题得到MAP估计 maXimiZe log PX(X) SUbjeCt to AX = y. 如果PX是对数凹的,那么这是一个凸优化问题。 如果进一步添加先验概率密度分布的假设,参数独立同分布,在R上具有概率 密度p,此时MAP估计问题为 n maximize ?θg P(Xi) i=l SUbjeCt to AX = y、 这是一个最小罚问题(见第296页,式(6.6)),其中惩罚函数为(Ku) = -1OgP(W)O 反过来,我们可以将任意垠小罚问题 minimize Φ(^ι) H F <∕>(xn) SUbjeCt to AX = b 看成一个MAP估计问题,其具有m个精确线性测量(即Ax = b)R Ti独立同分布, 具有概率密度 £一0(Z) 恥)= 7.2非参数分布估计 设随机变量X在有限集合{αι,???,αn}CR±取值。(为了简单起见仅考虑R上 的取值,Rfc上的情况可以类似 考虑。)设X的概率密度分布为P ∈ Rn, PrOb(X = Ot
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