Максимален вероятност принципа ....

[vkekk]

Какво се има предвид вероятността от Максимална принцип?

Какво е нула, принуждавайки критерии и MMSE критерии?

 

[A.]

максимална вероятност принцип е избор на най-вероятната стойност ....MMSE е начинът на избор на ценности, с минимален означава за квадрат на грешки ....

 

[sinu_gowde]

states that the set of model parameters that maximize the apparent probability of a set of observations is the best set possible.Максималната принцип вероятността
посочва, че в стаята на модела параметри, които увеличават вероятността от видимата набор от наблюдения е най-добрият в стаята е възможно.
Една причина за това е, че в срок, този избор се доближава до истинската стойност на тези параметри (приемаме, разбира се, че моделът е валиден).
Това може да се види с довода, посочени по-долу.
Интересното е, че максималната вероятност е равна на максималната компресия.
Друга алтернатива е т.нар максимално последващ подход (MAP), в която се предполага една Бейс предварително разпределение на параметри, както и максимално се изчислява, като преди това предвид.
По отношение на компресия, MAP оценка корелира с намаляване на броя на битовете, необходими за да изпратите описание на наблюденията и параметри модел.
Тази формулировка се нарича минималното Message Length метод.

 

[Eroica]

ML е въз основа на всички символи, които са еднакво вероятни.Това не е нищо общо с априори вероятността, която се използва за картата.Въпреки това, ако априори вероятности са едни и същи сред символите, тогава мл = картата.Нула буквално принуждават силите ИСИ да бъде нула.С други думи, ако H (Z) е канал TF (прехвърляне функция), проектиране на филтър, който е на TF 1 / H (Z) може да възстанови оригиналния сигнал като честотната характеристика апартамент над честотния обхват, тъй като става общ отговор H (Z) (1 / H (Z)) = 1.Въпреки това, SNR на нула принуждават не е толкова добро, тъй като тя също така увеличава шумове на сигнала.Това се нарича шум аксесоар.MMSE използва поне кв. алгоритъм.Да кажем ние имаме данни комитет след като модел.

Х (Z) ---> C (Z) ----> Y (Z) -----> F (Z) -----> ------> e_k

където Х (Z) = Z-версия на домейна на x_k предава сигнал, C (Z) = канал, Y (Z) = канал продукция, F (Z) = филтър

Ако ние поставяме x_k, което е оригиналния сигнал, в ехидна такава, че e_k = x_k - Z_k (Z_k е на изхода на F (Z)), след това e_k = x_k - f_k * y_k, т.е., E (Z) = X (Z) - F (Z) Y (Z) в Z-домейн.Така че ние определяме F (Z) с помощта на E [E (Z) Y (Z)] = E [(X (Z)-F (Z) Y (Z)) Y (Z)] = 0 където Е [.] оператор е статистически средна.
MMSE смисъл се оказва по-добро SNR от нула, принуждавайки, защото има никакъв шум аксесоар.