最大似然法

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• 最大似然译码等价于最大后验概率译码的条件是（）。

  A . 离散无记忆信道 B . 无错编码 C . 无扰信道 D . 消息先验等概

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• 阴性似然比（—LR）

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• 最大似然法

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• 在经典线性回归模型的基本假定条件成立的情况下，普通最小二乘法估计与最大似然估计得到的估计量（）。

  A . 完全一样 B . 完全不同 C . 小样本下不同，大样本下相同 D . 小样本下不同，大样本下不同

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• 最大似然法的基本思想是什么？

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• 似然竞争

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• 设X1，…，X是取自总体X的容量为n的样本．已知总体X服从参数为λ的指数分布，即X的概率密度函数为则λ的最大似然估计是（）．

  A .https://assets.asklib.com/psource/2015102915515648810.jpg B .https://assets.asklib.com/psource/2015102915521272593.jpg C .https://assets.asklib.com/psource/201510291552233937.jpg D .https://assets.asklib.com/psource/2015102915523584859.jpg

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• 阳性似然比（+LR）

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• 设总体X服从参数为λ的泊松分布，其中λ未知．X1，…，X是取自总体X的样本，则A的最大似然估计是（）．

  A . X B . S2 C . S D . 2

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• 若似然函数存在，最大似然估计一定存在。

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• EM算法指的是最大期望算法(ExpectationMaximizationAlgorithm，又译期望最大化算法)，是一种迭代算法，用于含有隐变量(latentvariable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。

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• 最大似然估计方法需要赋予未知参数初值才能迭代运算，所以得到的参数估计量不如OLS方法得到的估计量精确。

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• 证明p_i的最大似然估计（t)有如F性质:（1)是强一致估计:（2)是渐近正态和无偏估计。

  证明p_i的最大似然估计<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-24/972415173612228.png' />(t)有如F性质: (1)是强一致估计: (2)是渐近正态和无偏估计。

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• 设总体X服从均匀分布 取容量为6的样本值:则θ的矩估计为（); 最大似然估计为

  设总体X服从均匀分布<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-30/964966697678453.png' />取容量为6的样本值: <img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-30/964966707200997.png' /> 则θ的矩估计为(); 最大似然估计为

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• 极大似然估计函数取对数是为了导数求极大值方便，因为似然函数和对数似然函数的极大值相同。

  A:正确; B:错误

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• 设总体X~U<0.θ).其中未知参数θ>0。为来自总体X的一个简单随机样本,求θ的矩估计量和最大似然估计

  设总体X~U<0.θ).其中未知参数θ>0。<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695041852822.png' />为来自总体X的一个简单随机样本,求θ的矩估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695055661612.png' />和最大似然估计量<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-07-27/964695070951486.png' />.

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• 设总体X的分布律为P{X=x}=p（1-p)^i-1,x=1,2,3,..,X₁,X₂,...,X_n是来自总体X的样本,试求:（1)p的矩估计量;（2)P的最大似然估计量.

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• 设二元码为（1)计算此码的最小距离dmin。（2)计算此码的码率，假定码字等概分布。（3)采用最大似然

  设二元码为<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/2020-10-20/972049656155906.png' /> (1)计算此码的最小距离dmin。 (2)计算此码的码率，假定码字等概分布。 (3)采用最大似然译码准则，当通过二元对称信道传输，接收序列分别为0000 01100和00100时，应分别译成什么码字？ (4)此码最多能纠正几位码元错误？

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• 12、极大似然估计中，使用对数似然函数是为了____。

  A．便于似然函数求导 B．将求极大值问题转化为求极小值问题 C．提高似然函数灵敏度 D．便于似然函数求和

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• 14、非监督分类，也称为聚类分析或点群分析，即在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱组的过程。常用方法有：最小距离法、最大似然法。

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• 在统计计算中，（)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。

  A．K-Means算法 B．Apriori算法 C．最大期望算法 D．KNN算法

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• 当 时,最大似然准则等价于最大后验概率准则

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• 4、高斯分布协方差的最大似然估计是无偏估计

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• 10、最大似然分类的基本假设是地物的光谱特征近似服从正态分布。

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