1.算法概述

高斯—马尔可夫定理（Gauss–Markov theory）是指在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量的这一定理。高斯--马尔可夫定理的意义在于，当经典假定成立时，我们不需要再去寻找其它无偏估计量，没有一个会优于普通最小二乘估计量。也就是说，如果存在一个好的线性无偏估计量，这个估计量的方差最多与普通最小二乘估计量的方差一样小，不会小于普通最小二乘估计量的方差。
在统计学中，高斯－马尔可夫定理是指在误差零均值，同方差，且互不相关的线性回归模型中，回归系数的最佳线性无偏估计就是最小方差估计。一般而

GM-MCMC高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法线性地震反演相关推荐

MCMC原理解析(马尔科夫链蒙特卡洛方法)
马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo),简称MCMC,MCMC算法的核心思想是我们已知一个概率密度函数,需要从这个概率分布中采样,来分析这个分布的一些统计特性,然而 ...
MCMC学习笔记-马尔科夫链概述
参考文章:MCMC(二)马尔科夫链 - 刘建平Pinard - 博客园写给小白看的马尔科夫链(Markov Chain)最佳入门教程_许进进的博客-CSDN博客_markov链目录 1.马尔科夫链 ...
马尔科夫逻辑网（译文）
马修理查德森(mattr@cs.washington.edu) 和佩德罗多明戈斯 (pedrod@cs.washington.edu) 美国西雅图华盛顿大学计算机科学工程系WA 98195-250 ...
蒙特卡洛分析_随机模拟：马尔科夫链蒙特卡洛采样MCMC与EM算法「2.3」
最近学习了机器学习中的马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, 简称MCMC) 相关的知识. 主要内容包括: [1]蒙特卡洛原则,及其应用于采样的必要性(已经发布在头条) ...
马尔可夫蒙特卡洛方法（MCMC）简单理解
本文没有理论推导证明,旨在用简单的例子理解MCMC方法. 引入 p(T∣D)=p(D∣T)p(T)p(D)(1)p(T|D) = \frac{p(D|T)p(T)}{p(D)} \tag{1} p(T ...
隐马尔科夫模型研究 stock 以及 lotto
说明本文参考了这里由于数据是连续的,因此使用了高斯隐马尔科夫模型:gaussianHMM 一.stock代码 import tushare as ts import pandas as pd im ...
隐马尔科夫模型C#语言算法实现
开发工具: Visual Studio v2010 .NET Framework 4 Client Profile 版本历史: V1.1 2011年06月09日修正UMDHMM在Baum-Welch ...
中文分词与马尔科夫模型之二：隐马尔科夫模型与维特比
转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_68ffc7a40100uebv.html 前面一篇博客讲到了中文分词的机械分词算法,这种算法实现相对比较简单,但是分词效果还是有 ...
视频教程-隐马尔科夫算法：中文分词神器-深度学习
隐马尔科夫算法:中文分词神器在中国知网从事自然语言处理和知识图谱的开发,并负责带领团队完成项目,对深度学习和机器学习算法有深入研究. 吕强 ¥49.00 立即订阅扫码下载「CSDN程序员学院APP ...

GM-MCMC高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法线性地震反演

1.算法概述

GM-MCMC高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法线性地震反演相关推荐

最新文章

热门文章