线性高斯模型的估计方法

针对线性高斯模型$\boldsymbol{y}=\boldsymbol{Hx}+\boldsymbol{w}$y=Hx+w，本篇博客总结归纳了，几种较为经典的算法，主要包括

[1] 最小二乘估计 （Least square, LS）
[2] 最大似然估计 （Maximum likelihood, ML）
[3] 最小均方误差估计 (minimum mean square error, MMSE)
[4] 线性最小均方误差估计（linear minimum mean square error, LMMSE）
[5] 最大后验概率估计 (maximum a posterior, MAP)

详见网址：www.qiuyun-blog.cn

标签：Hx,square,高斯,模型,boldsymbol,minimum,估计,线性
来源： https://blog.csdn.net/u012284960/article/details/89294321