北京邮电大学模式识别课件：参数估计与非参数估计详解

本篇分享的北京邮电大学模式识别课件主要探讨了模式识别导论的第五章——参数估计与非参数估计。章节内容涵盖了监督学习与无监督学习的区别，以及参数估计与非参数估计的理论基础。 参数估计部分，课程强调了在设计贝叶斯分类器时，参数的重要性，如先验概率、条件概率和后验概率。参数估计理论中，首先假设待估参数是已知但未知的，学习样本被分为M类，并且每个类别的样本独立且符合特定的概率分布。最大似然估计方法被用来估计参数，通过计算样本出现概率的乘积取对数，然后对参数求导找到使概率最大的估计值。尽管可能存在多解，但最大似然估计会选择使得似然函数最大化的那个解。 非参数估计则不同，它不依赖于预先设定的数学模型，而是直接利用学习样本的统计特性来构建模型，这种做法在没有明确假设模型的情况下非常有用。例如，在无监督学习中，聚类分析是一种典型的非参数估计方法，它仅依靠样本数据本身的特性进行分析，而不涉及任何先验模型。 本章深入浅出地介绍了监督学习，包括其在参数估计和非参数估计中的应用，以及最大似然估计这一重要概念。通过理解这些理论，学习者能够掌握如何在实际问题中选择合适的估计方法，以提高模式识别的精度和效率。此外，非参数估计的灵活性也为处理复杂数据提供了新的视角。在整个课程中，MATLAB作为工具可能也会被用来演示和实现这些理论。