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Bayesian and Maximum Entropy Approach in Data Processing

机译:数据处理中的贝叶斯和最大熵方法

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摘要

The paper discusses the Bayesian Maximum Entropy Approach (Bayesian ME) used in data processing. It is mainly used to solve the probability density function (pdf) in this paper. The contrast has been given out between the Bayesian ME and traditional method. The conclusion has been obtained that the Bayesian ME can get a better estimation of the estimator, and we had better use the higher order of square to get the likelihood function when the specimens are enough.
机译:本文讨论了在数据处理中使用的贝叶斯最大熵方法(贝叶斯最大熵方法)。本文主要用于求解概率密度函数(pdf)。贝叶斯ME和传统方法之间已经给出了对比。已经得出的结论是,贝叶斯ME可以更好地估计估计量,并且当样本足够时,我们最好使用较高的平方阶来获得似然函数。

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