1) likelihood estimation
似然估算
3) maximum likelihood estimation
极大似然估计算法
1.
Using steepest descent method to improve node localization accuracy of maximum likelihood estimation;
使用最速下降算法提高极大似然估计算法的节点定位精度
4) marginal maximum likelihood estimation and an EM algorithm
边际似然估计与EM算法
6) likelihood estimator
似然估计
1.
The maximal likelihood estimator of Γ n after the separation of “signals”and “noise”is given.
给出了将“信号”与“噪音”分离后Γ的极大似然估
补充资料：极大似然估计
极大似然估计法是求估计的另一种方法。它最早由高斯提出。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。这是一种上前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个统计方法，极大似然原理的直观想法是：一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，%26#8230;。若在一次试验中，结果A出现，则一般认为试验条件对A出现有利，也即A出现的概率很大。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条