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最大似然分类法是求出像元数据对于各类别的似然度，把该像元分到似然度最大的类别中去的方法。
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考题
关于logit回归和SVM不正确的是()A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率，可以计算出概率C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合
考题
在下列有关似然比的陈述中，哪一项不正确（）A、是同时反映灵敏度和特异度的复杂指标B、该指标全面反映筛检试验的诊断价值，非常稳定C、不受患病率的影响D、阴性似然比越小，筛检试验的诊断价值越高E、在选择筛检试验时应选择阳性似然比高的方法
考题
单选题在下列有关似然比的陈述中，哪一项不正确（）A
是同时反映灵敏度和特异度的复杂指标B
该指标全面反映筛检试验的诊断价值，非常稳定C
不受患病率的影响D
阴性似然比越小，筛检试验的诊断价值越高E
在选择筛检试验时应选择阳性似然比高的方法
考题
单选题一个随机抽取的样本包括100个数据，用指数分布拟合时，以极大似然估计去求分布的参数，此时极大化的似然函数值为-159.4。继续用伽玛分布拟合这组数据，如果根据似然比检验，伽玛分布的拟合效果在5%显著性水平下优于指数分布的话，则用极大似然估计求伽玛分布模型的参数时，最大化的似然函数值至少为（ ）。A
-156.45B
-137..46C
-154.37D
-147.96E
-157.48
考题
问答题简述最大似然法（ML）的算法思想。
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