Results for maximum likelihood plots translation from English to Russian

conditional maximum likelihood
Условная функция максимального правдоподобия

non-parametric maximum likelihood
Непараметрическая максимальная правдоподобность

generalised maximum likelihood estimator
Обобщенная максимальная оценка вероятности

quasi-maximum likelihood estimator
Квази - максимальный показатель правдоподобия

or do we find a maximum likelihood estimator
Или попытались бы оценить коэффициент максимального правдоподобия

wolfowitz looked at many aspects of the maximum likelihood method.
Вольфович рассмотрены многие аспекты метода максимального правдоподобия.

now, if k equals @num@ we get our maximum likelihood estimator
Если k равен нулю мы получаем максимальную оценку вероятности

i'd like the maximum likelihood, or ml solutions, for the following probabilitie
Мне хотелось бы узнать максимальную вероятность, или значения mВ, для следующих вероятностей

thrun i would now like to ask the exact same question for the maximum likelihood estimator
А теперь я хотел бы спросить совершенно такой же вопрос о о максимальной оценке вероятности

matching procedure produces a list of duplicated establishments based on the maximum likelihood index (mli).
По результатам сопоставлений составляется список заведений, имеющих двойников, для чего используется так называемый "индекс максимальной вероятности ".

let's assume we fit all the @num@ parameters of the bayes network as explained using maximum likelihood
Допустим, что все наши @num@ параметра уместились в нашу Байесовскую сеть, что может быть объяснено при помощи максимальной вероятности

in maximum likelihood estimation, we assign towards our probability the quotient of the count of this specific event over all events in our data set
В максимальной оценке вероятности мы привязываем к нашей вероятности показатель числа вхождений определенного события среди всех случившихся событий

as a result, the standard results for consistency and asymptotic normality of maximum likelihood estimates of formula_15 only apply when formula_16.
Следовательно, стандартные результаты для состоятельности и асимптотической нормальности оценки максимального правдоподобия для formula_15 могут быть применены лишь в случае formula_16.

if we don't understand the terms i just say and you don't know what the principle of maximum likelihood estimation is, don't worry about
Если вы не понимаете, я просто говорю, а вы не знаете, что такое принцип (метод) оценки максимального правдоподобия, не беспокойтесь

44. the italian presentation proposed a method for estimating a global measure of the re-identification risk in microdata that makes use of the concept of smoothing in contingency tables and penalized maximum likelihood approach.
44. В итальянском докладе был предложен метод оценки глобального показателя риска повторной идентификации микроданных, в основе которого лежит концепция сглаживания в таблицах сопряженности признаков, и был подвергнут критике подход, основанный на максимальной вероятности.

you might remember you add something to the numerator, like @num@ and something to the denominator to make sure things normalize, and then you get different probabilities than you would get with the maximum likelihood estimator
Возможно вы помните, что вам надо добавить кое-что в числителе, в частности @num@ и кое-что в знаменателе, чтобы нормализовать вашу формулу, и затем вы получите другие значения вероятностей отличные от тех, что вы получили при оценке максимального правдоподобия

(a) image processing: registration, mosaicking, enhancement, filtering, ihs principal components transformations, arithmetical operations, maximum-likelihood pixel-based classifier;
а) обработка изображений: регистрация, составление мозаики, повышение качества изображений, фильтрация изображений, преобразование основных компонентов hАС, арифметические операции, пиксельный классификатор с максимальной степенью точности;

interestingly, the maximum likelihood on the last @num@ cases over here will give us @num@ but we only get a value that's closer to @num@ which is the effect of our smoothing prior for the laplacian smoothing
Интересно, что максимальная вероятность для этих двух случаев равна @num@ но мы получили значение, которое ближе к @num@ что является эффектом нашего сглаживания по Лапласу