MLE：最大似然估计

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，常缩写为MLE）是一种在统计学和机器学习等领域广泛应用的参数估计方法。通过缩写为MLE，不仅便于书写和口头交流，也有利于在学术文献和技术文档中高效引用。该方法的核心思想是寻找能够使观测数据出现概率最大的参数值，因而在模型拟合、假设检验等多个方向具有重要价值。

Maximum Likelihood Estimate具体释义

  • 英文缩写：MLE
  • 英语全称：Maximum Likelihood Estimate
  • 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 Estimate的英文发音

例句

  1. A model and an algorithm were provided for constructing phylogenetic tree based on the principle of maximum likelihood estimate.
  2. 利用最大似然估计(MLE)原理，给出了构建系统发生树的模型和算法。
  3. This text establishes a model of space-time block code system at first, and also introduces the theory of maximum likelihood estimate.
  4. 文章首先建立了空时分组编码的系统模型，并且介绍了最大似然估计(MLE)的理论。
  5. Theoretical analysis shows that the STLS solution is maximum likelihood estimate when the sensor noise is Gaussian.
  6. 证明了当敏感器噪声为高斯分布时，该估计为极大似然估计。
  7. Either the maximum likelihood estimate or the maximum a posteriori estimate may be used in place of the exact value in the above equations.
  8. 采用最大似然估计(MLE)或最大后验概率准则，用估计值来取代前面等式中的真实值。
  9. Maximum Likelihood Estimate(MLE) of the Parameters in Linear Regression Models with Right Censored Data from Extreme-Value Distribution
  10. 极值分布右截尾线性回归模型参数的极大似然估计

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