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IDL程序基于最大似然法。

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简介:
该最大似然法IDL程序,主要为学习目的而设计,恳请各位同学能够仔细研读并进行参考。

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客服
客服
  • IDL
    优质
    本项目开发了一种利用IDL语言实现的最大似然估计程序,适用于参数估计和数据分析领域,提供高效准确的数据处理解决方案。 最大似然法IDL程序供学习参考!
  • 完整版的IDL
    优质
    本作品提供了一套完整的最大似然估计方法的IDL编程实现方案,包含数据处理、模型构建及参数估计等模块。适合科研人员与数据分析工程师使用。 遥感数字图像处理专家Mort Canty编写的最大似然法分类程序在ENVI+IDL环境下运行。
  • IDL监督分类及后处理
    优质
    本研究采用最大似然法进行IDL(交互式数据语言)环境下的遥感影像监督分类,并提出了一系列有效的后处理技术以提升分类精度和可靠性。 使用IDL(Interactive Data Language)代码实现最大似然法监督分类,并添加详细的中文注释。具体内容包括:最大似然法的监督分类过程、边缘平滑处理步骤、小图斑合并方法以及聚类处理流程。
  • .zip
    优质
    本资料介绍最大似然估计的基本原理和应用方法,涵盖统计模型参数估计、算法推导及实例分析等内容。适合初学者与研究者参考学习。 系统辨识课的课后作业包括使用极大似然法进行系统辨识以及RML方法的应用,并要求提交相关的代码及运行结果。
  • AP_ML.rar_AP_ML_MATLAB中的ML_
    优质
    本资源包包含在MATLAB环境下实现的最大似然(Maximum Likelihood, ML)算法相关程序代码。通过这些代码,用户可以深入理解并应用ML技术解决统计推断问题。 对最大似然估计中的交替投影算法给出了其仿真的Matlab源程序。
  • 估计
    优质
    简介:最大似然估计法是一种统计学方法,用于寻找数据集参数的最佳猜测值。通过构建似然函数并最大化该函数来实现,以找到最符合观察到的数据的概率分布模型。 极大似然估计法是一种统计方法,用于估算模型参数。这种方法基于观察数据来寻找使得这些数据出现概率最大的参数值。通过最大化似然函数,可以找到最有可能产生观测到的数据的参数设置。这种方法在机器学习、数据分析等领域有着广泛的应用。
  • qmle.rar_估计_qmle.rar_matlab_译码
    优质
    本资源包提供关于最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)的相关内容与MATLAB实现代码,特别是针对QMLE(拟极大似然估计)及最大似然译码算法的详细介绍和示例。 用MATLAB编写的最大似然译码程序非常实用,并且提供了很好的示例。
  • 估计方
    优质
    简介:最大似然估计是一种统计学方法,用于寻找数据参数的最佳猜测值。通过最大化观测数据出现的可能性来确定模型中的未知参数。这种方法在机器学习和数据分析中广泛应用。 极大似然估计方法用于参数估计的一种常用统计技术。这种方法通过寻找使观察到的数据出现概率最大的模型参数来进行估计。在应用极大似然估计时,通常会构建一个与数据分布相匹配的概率模型,并在此基础上求解最可能的参数值。 由于原文中没有提及具体示例或进一步细节,上述描述仅概括了极大似然估计的基本概念和用途。
  • 分类方
    优质
    最大似然分类方法是一种统计学上的参数估计技术,用于确定模型参数以最大化观察数据出现的概率。这种方法在机器学习和数据分析中广泛应用于模式识别与预测建模。 最大似然分类算法在MATLAB中的实现方法,包含详细注释,并应用于遥感影像分析的特定算法。
  • Maximum-Likelihood-Estimation.zip_代码_估计
    优质
    本资源包提供了实现最大似然估计算法的代码,适用于参数估计和统计建模。包含多个示例及文档说明。 统计信号处理实验包括最大似然估计的完整实验报告和源代码。