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PML:基于轮廓最大似然的Matlab均方误差代码实现
资源介绍
matlab均方误差的代码
PML
近似轮廓最大似然估计。
该软件包在中实现了算法。
注意：当前版本的代码为Python中单一分布的功能（如熵和支持集大小）实现了近似PML。
多维PML的代码（用于多种分布的功能，如L1距离）将在2020年7月底发布，Julia和Matlab的实现也将在此之前发布。
剖析最大似然概览
假设我们有n具有经验分布（直方图）的样本p̂=(̂p[1],
̂p[2],
...)
。
重新标记σ̂p
=
(p̂[σ[1]],
p̂[σ[2]],
...)根据置换σ置换p̂的分量。
轮廓最大似然（PML）分布pᴾᴹᴸ使观察到经验分布p̂任何重新标记的可能性最大化。
计算PML分布等效于解决以下优化问题：
其中和在分布p的支持集的所有置换σ上，