EM算法用于高斯混合模型的参数估计

参数估计是概率统计中的重要问题,该文档描述了参数估计中的矩估计法。

针对基于RSSI的无线传感器网络定位测距问题,在对数-常态分布模型下提出了一种混合滤波及最小二乘环境参数动态估计的测距算法。以锚节点作为参考节点,采用基于均值滤波、中值滤波和高斯滤波的混合滤波方法优化

很不错的AR模型参数估计和阶数估计，是基于Burg法的，阶数的准则可以自己选择，有'FPE', 'AIC', 'MDL', 'CAT'，还有功率谱估计

数学，统计学，参数估计，机器学习，

针对传统鲁棒高斯混合模型EM算法存在模型成分参数难以精确获取最优解以及收敛速度随样本数量的增加而快速降低等问题，提出了一种基于鲁棒高斯混合模型的加速EM算法。该算法采用隐含参量信息熵原理对高斯模型分量

针对Logistic回归模型中的参数估计计算复杂难题，提出一种基于粒子群优化算法（PSO）的估计方法。以最大似然准则作为粒子群优化算法的适应度函数，建立了Logistic回归模型中的参数估算模型。数值

Two-dimensional mixed Gaussian distribution EM algorithm

针对低占空比下传统算法参数估计性能下降的问题,提出了一种高斯加权分数阶傅里叶变换(GFRFT, Gaussian-weighted fractional Fourier transform)参数估计方

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