极大似然法

极大似然法(the method of maximum likelihood)就是在参数θ的可能取值范围内,选取使L(θ)达到最大的参数值θ,作为参数

极大似然估计方法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)也称为最大概似估计或最大似然估计,是求估计的另一种方法,最大概似是1821年首先由德国数学家高斯(C. F. Gauss)提出,但是这个方法通常被归功于英国的统计学家。罗纳德费希尔

极大似然估计法是求估计的另一种方法,最早由高斯提出。后来为费歇在1912年的文章中重新提出,并且证明了这个方法的一些性质。极大似然估计这一名称也是费歇给的。这是一种仍然得到广泛应用的方法。它是建立在极大似然原理的基础上的一

最大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)一种重要而普遍的求估计量的方法。最大似然法明确地使用概率模型,其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。最大似然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表。概述

最大似然估计法(maximum likelihood estimation method)是2018年公布的核医学名词。定义 基于最大似然原理求解似然函数中未知参数的估计法。设一个随机试验有若干个可能的结果A,B,C,…,如果在一次试验中结果是A,那么可以认为试验条件

最大似然法(Maximum Likelihood,ML)也称为最大概似估计,是一种具有理论性的点估计法,此方法的基本思想是:当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大,而不是像最小二乘

最大似然估计量 最大似然估计量(aximum likelihood estimator)是2011年公布的语言学名词。定义 在参数估计中对未知参数的一个估计值。该估计值可以使获得当前样本的可能性最大。出处 《语言学名词》第一版。

最大似然比分类法(maximum likelihood classifier)是经常使用的监督分类方法之一,它是通过求出每个像素对于各类别的归属概率,把该像素分到归属概率最大的类别中去的方法。最大似然法假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样

完全信息最大似然法是一种系统估计方法,它适用于过度识别的方程系统。这种方法是先求扰动项的似然函数,然后根据关于扰动项的似然函数导出关于内生变量的似然函数。最后求似然函数在所有约束条件下的极大似然值。FIML法的假设 1. FIML法

一种基于最大似然估计的迭代图像重建算法。使用最大期望值法更新像素的估计值,每一次都会使似然函数增大一些,最终使似然函数逼近最大,由此得到每个像素的最大似然估计值。特点是每更新一次像素估计值都需使用全部测量数据。收敛性很好,

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