MLE：最大似然估计

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，常缩写为MLE）是一种常用的参数估计方法，广泛应用于统计学、机器学习、经济学等多个领域。该方法通过最大化似然函数来寻找最有可能产生观测数据的参数值。使用缩写MLE可以方便书写和交流，尤其适用于学术论文、技术文档等需要频繁提及该概念的场合。

Maximum Likelihood Estimation具体释义

  • 英文缩写：MLE
  • 英语全称：Maximum Likelihood Estimation
  • 中文意思：最大似然估计
  • 中文拼音：zuì dà sì rán gū jì
  • 相关领域： mle 未分类的

Maximum Likelihood Estimation的英文发音

例句

  1. And then the model parameters are estimated by means of MLE ( maximum likelihood estimation ).
  2. 其次运用极大似然估计方法对模型的参数进行标定。
  3. Study on discrete wavelet packet modulation based on pilot signal and maximum likelihood estimation algorithm
  4. 基于导频信号和最大似然估计(MLE)算法的离散小波包调制的研究
  5. Blind Sources Separation Algorithm Study and Application by Maximum Likelihood Estimation(MLE)
  6. 盲源分离的极大似然估计算法研究与应用
  7. A Solution Method for 3-Parameter Weibull Distribution of Maximum Likelihood Estimation(MLE)
  8. 一种三参数Weibull分布极大似然估计的求解方法
  9. Maximum likelihood estimation of Weibull distribution based on random censored data and its application
  10. 基于随机截尾数据下Weibull分布的参数极大似然估计与应用

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