关于“极大似然估计值”和“大数定理”W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即:在大样本统计
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/14 12:43:36
![关于“极大似然估计值”和“大数定理”W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即:在大样本统计](/uploads/image/z/5328654-6-4.jpg?t=%E5%85%B3%E4%BA%8E%E2%80%9C%E6%9E%81%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1%E5%80%BC%E2%80%9D%E5%92%8C%E2%80%9C%E5%A4%A7%E6%95%B0%E5%AE%9A%E7%90%86%E2%80%9DW%3Dw1+w2%E2%80%A6%E2%80%A6wm%E6%98%AF%E5%AD%97%E4%B8%B2S%3Dc1+c2%E2%80%A6%E2%80%A6cn%E7%9A%84%E4%B8%80%E7%A7%8D%E5%88%87%E5%88%86%E7%BB%93%E6%9E%9C.wi+%E6%98%AF%E4%B8%80%E4%B8%AA%E8%AF%8D%2CP%28wi%29%E8%A1%A8%E7%A4%BAwi%E7%9A%84%E5%87%BA%E7%8E%B0%E7%9A%84%E6%A6%82%E7%8E%87.%E5%9C%A8%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1%E8%AF%AD%E6%96%99%E5%BA%93%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%9A%84%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%B8%8A%2C%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E5%A4%A7%E6%95%B0%E5%AE%9A%E7%90%86%5B8%5D%2C%E5%8D%B3%EF%BC%9A%E5%9C%A8%E5%A4%A7%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E7%BB%9F%E8%AE%A1)
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关于“极大似然估计值”和“大数定理”W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即:在大样本统计
关于“极大似然估计值”和“大数定理”
W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即:在大样本统计的前提下,样本的频率接近于其概率值.所以P(wi)的极大似然估计值[9]等于词频,
有:
P(wi) ≈ki /(k1+k2+k3+...+km)
(其中ki为wi在训练样本中出现的次数)…………………………②
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谁能给我讲讲这里的“大数定理”和“极大似然估计值”
特别是“极大似然估计值”
关于“极大似然估计值”和“大数定理”W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即:在大样本统计
极大似然估计值是是使联合概率函数最大的未知参数的值.对于连续分布来说可先求联合密度函数,然后取其对数,再对未知参数求导,倒数等于零的值就是了
概率论书里边都有
???
书有
关于“极大似然估计值”和“大数定理”W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即:在大样本统计
关于“极大似然估计值”和“大数定理”W=w1 w2……wm是字串S=c1 c2……cn的一种切分结果.wi 是一个词,P(wi)表示wi的出现的概率.在大规模语料库训练的基础上,根据大数定理[8],即:在大样本统计
求矩估计值和极大似然估计值.概率论 谢谢
设总体X 的概率分布为,求矩估计值和最大似然估计值.
设X服从0-1分布,X1,X2.XN是来自X的一个样本,试求参数P的极大似然估计值
设总体X的概率分布为,求θ的矩估计值和最大似然估计值求问最大似然函数如何构造出来?x平均=2最大似然函数为
一个概率论与数理统计的问题.如图:6.1和6.3,都是求矩估计值和最大似然估计值.急求哦.帮帮忙哦.详细点哦.万分感谢!
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