本文提出一种基于径向基函数神经网络的三相不平衡配电网线路参数估计方法，通过对配电网三相不平衡线路等效模型的数学推导建立参数估计模型，利用径向基函数神经网络去拟合线路两端支路功率、节点电压和线路参数之间的非线性关系。
概率论是机器学习与深度学习的基础知识，很多形式化的分析都是以概率的形式进行讨论。而这些讨论或多或少都离不开最大似然估计，因为它是参数估计的基础之一，也是构建模型的基石。在本文中，我们从最大似然估计到贝叶斯推理详细地讨论了机器学习的概率论基石，并希望能为读者
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