EM算法 极大似然估计的文章 英文文章，详细讲述em方法

Logistic回归模型下的一些岭参数性质，杨成敏，黎雅莲，这篇文章主要介绍基于极大似然（ML）估计Logistic岭回归（logistic ridge regression）模型（LRR）岭参数k的新方法。运用蒙特卡洛模拟研究分别

机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同

文章将极大似然估计原理引入小电流接地故障选线,建立故障选线零序网络模型,利用极大似然估计良好的辨识特性识别线路参数,通过比较故障线路和非故障线路中的电容参数是否符合模型选出故障线路。仿真结果表明,该方法简单、可靠,能有效地选出故障线路,且不受过渡电阻、消弧线圈和间歇性电弧的影响。