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1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优? 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用
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1. 产品共 90 件,其中 3 件次品,无放回地连续抽取两次,求: (1)在第一次抽到次品的条件下,第二次抽到正品的概率. (2)第二次才抽到次品的概率.
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定义称随机变量X,Y相互独立,若对任意a
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要点: 1.在相同条件下,试验可重复进行; 2.试验的一切结果是预先可以明确的,但每次试验前无法预先断言究竟会出现哪个结 果
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实验结果一般不能直接与理想的数学分布相比较,这是因为理论模型所 要求的一些实验条件是无法达到的
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