利用均值最大熵方法滤波加性测量噪声
机器学习
2021-08-23 v1
摘要
本文旨在展示当测量被高噪声水平破坏时，如何利用均值最大熵（MEM）方法来改进参数估计。该方法在一个具体示例的背景下展开：即指数分布中的参数估计。我们将本方法的性能与贝叶斯方法和最大似然方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.0709.0509,
title = {Filtering Additive Measurement Noise with Maximum Entropy in the Mean},
author = {Henryk Gzyl and Enrique ter Horst},
journal= {arXiv preprint arXiv:0709.0509},
year = {2021}
}