最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，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，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。
最大似然法（maximum likelihood method）：寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。该方法在每组序列比对中考虑了每个核苷酸替换的概率，进而计算表示序列关系的每...
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1) 最大似然法（Maximum Likelood Classification） ENVI: Classification >> supervised >>Maximum likelihood >> Classification Input File 选择分类的图像 ...
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高空减压病概率模型的参数用最大似然法估算。
The parameters of probability models for altitude decompression sickness can be estimated by using the maximum likelihood method.
最大似然法采用了迭代的方法来估计噪声的协方差矩。
The estimation of noise covariance matrix is based on iterative procedure in ML.
最大似然法分是常规遥感图像最常用、最有效的分类方法。
Maximum likelihood classifier (MLC) is the most used and effective classification method.
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