最大似然法通俗讲解
监管分类大类有哪些？
监管分类大类有哪些？
监督分类一般是先在图像中选取已知样本 ( 训练区) 的统计数据，从中找出分类的参数、条件，建立判别函数，然后对整个图像或待分类像元作出判别归类。
遥感图像处理中常用的监督分类方法有最小距离法、贝叶斯线性和非线性判别法 ( 最大似然法) 、多级分割法 ( 平行六面体法) 、特征曲线法 ( 光谱角法) 、马氏距离法、费歇尔线性判别法等。
一元正态分布的最大似然估计？
矩估计
e(x)3-4θ
x平均2
3-4θ2
则θ14
最大似然估计
l（θ）4θ6(1-θ)2(1-2θ)4
然后求对数
然后再求导
令导数等于0
解得θ
一次二项分布的最大似然估计值怎么求？
二项分布就是n个两点分布，两点分布的概率是Pp^x*(1-p)^(1-x)，所以似然函数 Lp^∑Xi*（1-p）^(n-∑Xi)，构造 lnL∑Xi*lnp (n-∑Xi) ln(1-p)，对p进行求导，令其结果等于0，就是∑Xi/p (n-∑Xi)/(1-p)0，通分后令分母等于0，可以得到p（∑Xi）/n
求极大似然函数估计值的一般步骤：
（1） 写出似然函数；
（2） 对似然函数取对数，并整理；
（3） 求导数 ；
（4） 解似然方程 。
似然函数与条件概率函数例子？
L(theta vert x) P(x theta)
其中L(theta vert x)是似然函数，描述的对象是参数theta 。对于任意的参数 theta 来讲，都有一定的可能性取得样本 x, 似然函数就是用来衡量一个参数取得给定的联合样本 x 的可能性。整个函数的意义是给定的联合样本x下，参数theta是真实值 (相对于其他的 theta )的可能性。
而 P(x theta) 值得是在给定的参数 theta 下，随机变量 Xx 的可能性，是一个关于随机变量 X 的函数。
二者的相等仅仅是数值意义上面的相等。
因此可以推知，最大似然估计的过程是找到一个参数 theta 使得似然函数的值最大。直观的解释就是，找到一个参数估计 hat{theta} 使得采样得到给定的联合样本的可能性最大，那么我们就认为 hat{theta} 是采样的时候的真实参数 theta 的最佳估计。