文件名称:Q1
- 所属分类：
- 人工智能/神经网络/遗传算法
- 资源属性：
- [Matlab] [源码]
- 上传时间：
- 2013-07-29
- 文件大小：
- 1kb
- 下载次数：
- 0次
- 提 供 者：
- 王**
- 相关连接：
- 无
- 下载说明：
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介绍说明－－下载内容均来自于网络，请自行研究使用
2类分类高斯模型
每个类是由一个单一的多元高斯分布的3-D建模
显示如何估计高斯均值向量和协方差矩阵的最大似然（ML）估计的基础上为每个类。
meanA和meanB代表每个类的均值，varA和varB的的代表每个类的协方差矩阵.-2-class classifier with Gaussian Models
Each class is modelled by a single 3-D multivariate Gaussian distribution
Show how to estimate Gaussian mean vector and covariance matrix for each class based on the Maximum likelihood (ML) estimation.
meanA and meanB represent each class s mean vector respectively while varA and varB represent each class s convariance matrix respectively
每个类是由一个单一的多元高斯分布的3-D建模
显示如何估计高斯均值向量和协方差矩阵的最大似然（ML）估计的基础上为每个类。
meanA和meanB代表每个类的均值，varA和varB的的代表每个类的协方差矩阵.-2-class classifier with Gaussian Models
Each class is modelled by a single 3-D multivariate Gaussian distribution
Show how to estimate Gaussian mean vector and covariance matrix for each class based on the Maximum likelihood (ML) estimation.
meanA and meanB represent each class s mean vector respectively while varA and varB represent each class s convariance matrix respectively
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