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最大似然法（ML）

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简述最大似然法ML的算法思想

假设检验的概率依据是

小概率原理最大似然原理大数定理中心极限定理

在计算一元线性回归方程的系数时最常用的方法是

最小二乘法最大似然法猜测法差消法

关于SPECT的原理下列哪项不是由投影重建断层的方法

分部积分法迭代法傅立叶变换法最大似然-期望值最大化(MEML) 滤波反投影法

最大似然原理是将在实验中概率最大的事件推断为最可能出现的事件

点估计的常用方法有 Ⅰ．矩法 Ⅱ．极大似然法 Ⅲ．参数法Ⅳ．最小二乘法

Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ Ⅰ、Ⅱ Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ

常用的监督分类方法有

最大似然分类法最小距离分类法马氏距离分类法 K-均值法

关于SPECT的原理下列哪项不是由投影重建断层的方法

分部积分法迭代法傅立叶变换法最大似然－期望值最大化（MEML）滤波反投影法

设随机变量X的分布函数为其中参数α＞0β＞1设X1X2Xn为来自总体X的简单随机样本 Ⅰ若参数α=

最大似然译码等价于最大后验概率译码的条件是

离散无记忆信道无错编码无扰信道消息先验等概

设总体X～N0σ2X1X2Xn为取自X的一组简单随机样本．1求σ2的最大似然估计2求λ=PX≤1的最

关于SPECT的原理下列哪项不是由投影重建断层的方法

分部积分法迭代法傅立叶变换法最大似然-期望值最大化（MEML）滤波反投影法

假设检验的概率依据是

小概率原理最大似然原理大数定理中心极限定理

最大似然法

关于SPECT的原理下列哪项不是由投影重建断层的方法

分部积分法迭代法傅立叶变换法最大似然一期望值最大化(MEML) 滤波反投影法

关于SPECT的原理下列不是由投影重建断层的方法的是

最大似然－期望值最大化（MENL）分部积分法傅立叶变换法迭代法滤波反投影法

矩估计的基本原理是

用样本矩估计总体矩使得似然函数达到最大使得似然函数达到最小小概率事件在一次试验中是不可能发生的

用于诊断的任何试验必须具备的基本特性是

灵敏度和特异度灵敏度和阳性似然比特异度和阳性似然比阳性似然比和阴性似然比灵敏度和准确度

假设随机变量X在数集012N上等可能分布则N的最大似然估计量为______．

最小二乘法和最大似然法的基本原理

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