极大似然 S函数 逻辑回归 具体案例 学习笔记

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本人系统辨识课程的全部代码 以及报告 报告里有所有算法原理。内容如下： 第一章 最小二乘法 1 1.1 问题重述 1 1.2 最小二乘法 1 1.2.1 基本最小二乘法 1 1.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 2 1.2.3 递推最小二乘法 4 1.3 辅助变量法 6 1.3.1 一次辅助变量法 6 1.3.2 递推辅助变量法 7 1.4 广义最小二乘法 9 1.4.1 一次广义最小二乘法 9 1.4.2 递推广义最小二乘法 10 1.5 夏式法 12 1.5.1 夏式偏差修正法 12 1.5.2 夏式改良法 13 1.5.3 递推夏式法 13 1.6 增广矩阵法 16 1.7 自编方法-多

清华大学《过程辨识》为基础的教学课件，word格式

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极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的另一种方法，最大概似1821年首先由德国数学家C. F. Gauss提出，但是这个方法通常被归功于英国的统计学家R. A. Fisher（罗纳德·费雪）。

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