最大似然分類

之前搜了一下最大似然分類，沒有發現比較簡單通俗的介紹，所以想寫一篇容易看懂的來幫助大家理解。

在介紹最大似然分類之前，首先要明白什麼是監督分類。所謂監督分類，就是通過部分訓練樣本的訓練下，得到乙個分類器（這裡可以先理解為乙個函式），這個分類器能夠根據你輸入的自變數值，得到乙個因變數值，在分類問題中，這個因變數值是離散的。所以監督分類問題，解決的就是你輸入乙個x，它給你乙個最可能的類別。

原理：基於貝葉斯公式推導

其中：這裡以遙感影像分類為例，進行最大似然法的介紹。

在遙感影像分類時，我們利用的是像元值（可能為多個波段的），假設現在分為4類（即n=4）。

樣本選取：先通過人工標記得到各類別的樣本，這裡假設每種類別各30個樣本，一共120個樣本。

分類過程：求求

有了上述兩個值，根據公式求出該像元為各個類別的概率

演算法其實就是這麼簡單，只需要具備一點基本的概率論知識便可以看懂，至於實現可以用matlab、python等，理解了演算法後幾十行**就實現了。

最大似然度或者最大似然估計

本部落格轉於 在brm的數學推導中提到了，最大似然估計！最大似然估計 maximum likelihood，ml 最大似然估計是一種統計方法，它用來求乙個樣本集的相關概率密度函式的引數。這個方法最早是遺傳學家以及統計學家羅納德 費雪爵士在1912年至1922年間開始使用的。似然 是對likeliho...

似然函式與最大似然估計

概率用於在已知一些引數的情況下，接下來的觀測所得到的結果，而似然性則是用於在已知某些觀測所得到的結果時，對有關事物性質的引數進行估計。是一種關於統計模型中引數的函式。例如，已知有事件a發生，運用似然函式，我們估計引數b的可能性。表明在已知觀測結果情況下，似然函式的值越高，該引數值可使模型越合理。最大...

最大似然估計 極大似然估計

目錄最大似然估計 個人部落格 對於最大似然估計我們使用最簡單的拋硬幣問題來進行講解當我們拋一枚硬幣的時候,就可以去猜測拋硬幣的各種情況的可能性,這個可能性就稱為概率一枚質地均勻的硬幣,在不考慮其他情況下是符合二項分布的,即正面和翻面的概率都是0.5,那麼我們拋10次硬幣5次正面在上面的概率為 但是現...