maximum likelihood method的意思|示意
[数] 最大似然法
maximum likelihood method的用法详解
最大似然估计法（maximum likelihood method）是统计学中常用的一种参数估计方法。它是通过观察到的样本数据，在给定了一个概率模型的前提下，来估计模型中的未知参数。
具体来说，最大似然估计法的作用就是通过给定的概率模型来估计模型中的参数，使得根据这些参数计算出的样本数据概率最大化。这个过程可以看成是一个优化问题，通过最大化似然函数的值来求解模型中的未知参数。
最大似然估计法可以应用于各种概率模型，例如二项分布、正态分布、泊松分布等。在具体使用时，需要了解概率模型的基本性质和相关参数，以及样本数据的特征，然后通过最大化似然函数来估计未知参数。
在实际应用中，最大似然估计法具有广泛的应用场景，例如机器学习、统计分析、金融风险管理等。同时，最大似然估计法也有一些优点，包括具有较好的数学性质、适用于许多复杂的概率模型以及具有较好的渐近表现等。
需要注意的是，最大化似然函数并不一定能够得到唯一的估计结果，而且对于不同的样本数据集，其估计结果也可能不同。因此，在具体应用时需要根据实际情况综合考虑多个因素，以获得准确可靠的参数估计值。
maximum likelihood method相关短语
1、 linear maximum likelihood method 线性极大似然法,线性最大概度法
2、 linearized maximum-likelihood method 线性化极大似然法
3、 Sequential maximum likelihood method 逐次最大概似估计法
4、 frequency domain maximum likelihood method 频域极大似然法
5、 full information maximum likelihood method 充分讯息最大概度法
6、 The Maximum Likelihood Method 极大似然估计法
7、 maximum-likelihood method wiki 极大似然方法
8、 Exact maximum likelihood method 精确极大似然估计法
9、 Restricted Maximum Likelihood Method 大似然法
maximum likelihood method相关例句
Compared with maximum likelihood method, the classification accuracy is improved significantly.
与传统的最大似然法相比, 分类精度得到了显著的提高.
互联网
An approach to combine the maximum likelihood method with the genetic algorithm is proposed.
提出了极大似然法和遗传算法结合的一种方法.
互联网