where (x;y) is the position of the

where (x;y) is the position of the target node. In such problems, we can use parametric ap-proaches to estimate the true value of . Two prevalent parametric approaches are Bayesian and Maximum-Likelihood (ML) [2]. The Bayesian approach is useful in the case that some prior information about  is available. In this report, we assume no such prior information, so, we focus on the ML approach. The ML approach nds  which gives the maximum
probability for the observations. Formally, we can dene  estimated by the ML, ^ML, as

Kết quả (Việt) 1:

nơi (x; y) là vị trí của nút mục tiêu. Vấn đề như vậy, chúng tôi có thể sử dụng tham số ap-proaches để ước tính giá trị thực sự của. Hai phương pháp phổ biến tham số là Bayes và khả năng tối đa (ML) [2]. Phương pháp tiếp cận Bayes là hữu ích trong trường hợp một số thông tin trước về là có sẵn. Trong báo cáo này, chúng tôi giả định không có thông tin trước đó, vì vậy, chúng tôi tập trung vào phương pháp tiếp cận ML. Nds cách tiếp cận ML đó cung cấp cho tối đaxác suất cho các quan sát. Chính thức, chúng ta có thể ước tính bằng ML, de ne ^ ML, như

Kết quả (Việt) 2:

nơi (x; y) là vị trí của các nút mục tiêu. Trong vấn đề như vậy, chúng ta có thể sử dụng tham số ap-proaches để ước tính giá trị thực sự của?. Hai cách tiếp cận tham số phổ biến là Bayesian và tối đa-Khả năng (ML) [2]. Các phương pháp Bayesian là hữu ích trong trường hợp một số thông tin trước về? có sẵn. Trong báo cáo này, chúng tôi giả định không có thông tin trước đó, vì vậy, chúng tôi tập trung vào các phương pháp ML. Các cách tiếp cận ML NDS? trong đó cung cấp tối đa
xác suất cho các quan sát. Về hình thức, chúng ta có thể de ne? ước tính của ML, ^ ML, như