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  1. EM算法 极大似然估计的文章

  2. EM算法 极大似然估计的文章 英文文章，详细讲述em方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：dongdidongdi

  1. Logistic回归模型下的一些岭参数性质

  2. Logistic回归模型下的一些岭参数性质，杨成敏，黎雅莲，这篇文章主要介绍基于极大似然（ML）估计Logistic岭回归（logistic ridge regression）模型（LRR）岭参数k的新方法。运用蒙特卡洛模拟研究分别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：458752
    • 提供者：weixin_38722464

  1. 机器学习算法基础学习总结

  2. 机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：312320
    • 提供者：abacaba

  1. 极大似然估计在小电流接地选线中的应用

  2. 文章将极大似然估计原理引入小电流接地故障选线,建立故障选线零序网络模型,利用极大似然估计良好的辨识特性识别线路参数,通过比较故障线路和非故障线路中的电容参数是否符合模型选出故障线路。仿真结果表明,该方法简单、可靠,能有效地选出故障线路,且不受过渡电阻、消弧线圈和间歇性电弧的影响。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-31
    • 文件大小：162816
    • 提供者：weixin_38736760

  1. 保险极值事件模型与应用研究 全套毕业论文

  2. 纵观我国保险业20年的发展，客观的说，中国保险市场还处在初级阶段；管理模式落后，经营机制陈旧，产品结构单一。像巨灾损失一样，保险损失索赔数据具有厚尾性，虽然超大额的损失发生概率小，但在实际上不能忽略其发生的概率，且一旦发生损失程度极大，因此影响了商业保险公司承保巨灾风险的积极性。极值理论作为概率统计理论的一个重要分支，其主要是研究极端事件的，并在研究厚尾数据的统计规律上具有优势。 本文用自然灾害损失数据建模，自然灾害损失数据一般具有厚尾特征，符合保险损失索赔数据特征。文章中运用了多种厚尾性检验，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-02
    • 文件大小：490496
    • 提供者：ozome