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PPT,a clickto unlimitedpossibilities01单击添加目录项标题02参数估计概述03参数估计在22年的发展04参数估计的常用方法05参数估计的实例分析06参数估计的挑战与未来发展参数估计根据样本数据来推断样本数据从总体中抽取的具有总体参数的过程代表性的数据添加标题添加标题添加标题添加标题总体参数描述总体特征的未知估计方法包括点估计和区间估参数计,其中点估计给出参数的具体值,区间估计给出参数的可能范围估计未知参数检验假设通预测未来根决策支持为通过样本数据过参数估计检据参数估计预决策提供依据,估计总体中未验假设是否成测未来事件的提高决策的准知参数的值立发生概率确性和科学性点估计通过样区间估计通过极大似然估计贝叶斯估计利本数据计算参数样本数据计算参利用样本数据计用样本数据和先的估计值数的置信区间算参数的极大似验信息计算参数的后验概率密度然估计值函数2022年参数估计技术的发展传统参数估计方法的局限性概况新型参数估计方法的出现和发参数估计技术在22年的应用领域和前景展医学用于估计药物疗效,工程学用于估计系统参提高治疗效果数,优化系统性能经济学用于估计经济变计算机科学用于估计算量,预测经济走势法性能,优化算法效率统计学用于估计模型参社会学用于估计社会现数,提高预测准确性象,预测社会趋势深度学习技术的应用参数估计在深度学习领域的应用越来越广泛,如神经网络、深度学习模型等非参数估计方法的发展非参数估计方法在参数估计中的应用越来越广泛,如核密度估计、非参数回归等贝叶斯估计方法的发展贝叶斯估计方法在参数估计中的应用越来越广泛,如贝叶斯网络、贝叶斯决策理论等模型选择方法的发展模型选择方法在参数估计中的应用越来越广泛,如交叉验证、贝叶斯信息准则等原理通过最小化误差平方和来估计参数优点计算简单,易于实现应用场景线性回归、曲线拟合等注意事项需要满足线性假设,否则可能产生偏差原理根据观测数据,估计模型参数优点简单易用,计算效率高应用场景回归分析、分类问题等注意事项需要选择合适的似然函数,避免过拟合问题基本原理基于贝叶斯定理,利用先验概率和后验概率进行参数估计优点可以处理复杂的非线性问题,具有较强的鲁棒性缺点计算量较大,需要大量的样本数据应用领域广泛应用于机器学习、模式识别、自然语言处理等领域原理利用样本矩来估计总体参缺点精度较低,对样本分布要数求较高添加标题添加标题添加标题添加标题优点计算简单,易于理解应用常用于样本量较小、分布未知的情况线性回归模型y=ax+b参数估计方法最小二乘法实例预测房价数据集房价、面积、房间数等模型拟合使用最小二乘法估计参数a和b预测结果根据估计的参数预测房价非线性回归模参数估计方法实例分析某参数估计结果型y=fx,最小二乘法、地区房价与房得到房价与各其中fx为非最大似然估计、屋面积、房屋因素的回归系线性函数贝叶斯估计等年龄、地理位数,以及模型置等因素的关的拟合优度系实例背景某公司需要预测未来一年的销售额模型选择ARIMA模型参数估计方法最小二乘法结果分析预测销售额与实际销售额的差异,以及模型的准确性和稳定性数据质量数模型选择如计算复杂度应用领域参据量、准确性、何选择合适的参数估计的计数估计在不同完整性等方面模型进行参数算复杂度高,领域的应用存的挑战估计需要高效的算在差异,需要法和计算资源针对具体领域进行优化和改进l深度学习利用深度学习技术提高参数估计的准确性和效率l贝叶斯估计贝叶斯估计在参数估计中的应用越来越广泛,未来有望成为主流方法l非参数估计非参数估计在复杂数据场景下具有优势,未来有望得到更广泛的应用l集成学习集成学习在参数估计中的应用越来越广泛,未来有望成为主流方法深度学习自然语言处计算机视觉强化学习智能推荐系智能医疗参数估计在理参数估参数估计在参数估计在统参数估参数估计在深度学习中计在自然语计算机视觉强化学习中计在智能推智能医疗中的应用广泛,言处理中的中的应用,的应用,如荐系统中的的应用,如如神经网络、应用,如情如图像识别、策略优化、应用,如个疾病诊断、卷积神经网感分析、文目标检测等行为预测等性化推荐、药物研发等络等本生成等用户画像等。