Maximum likelihood Classification i

Maximum likelihood Classification is a statistical decision criterion to assist in the classification of overlapping signatures; pixels are assigned to the class of highest probability.
The maximum likelihood classifier is considered to give more accurate results than parallelepiped classification however it is much slower due to extra computations. We put the word `accurate' in quotes because this assumes that classes in the input data have a Gaussian distribution and that signatures were well selected; this is not always a safe assumption.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โอกาสสูงสุดจำแนกเป็นเกณฑ์ในการตัดสินใจทางสถิติเพื่อช่วยในการจัดประเภทของลายเซ็นที่ทับซ้อนกัน พิกเซลถูกกำหนดให้กับระดับของความน่าเป็นสูงสุด ลักษณนามโอกาสสูงสุดถือว่าให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งกว่าประเภท parallelepiped ก็ช้ามากเนื่องจากการประมวลผลเพิ่มเติม เราใส่คำว่า 'ถูกต้อง' ในใบเสนอราคาเนื่องจากสมมติว่า เรียนข้อมูลการป้อนข้อมูลมีการกระจาย Gaussian และที่ลายเซ็นดี เลือก นี้ไม่เสมอที่แน่ ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การจำแนกประเภทความเป็นไปได้สูงสุดคือเกณฑ์การตัดสินใจทางสถิติเพื่อช่วยในการจัดหมวดหมู่ของลายเซ็นที่ทับซ้อนกัน; พิกเซลได้รับมอบหมายให้ระดับของความน่าจะเป็นสูงสุด.
คัดแยกโอกาสสูงสุดคือการพิจารณาที่จะให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องมากขึ้นกว่าการจัดหมวดหมู่ parallelepiped แต่มันจะช้ามากเนื่องจากการคำนวณพิเศษ เราใส่คำว่า `ที่ถูกต้องในราคาเพราะนี้อนุมานว่าการเรียนในการป้อนข้อมูลมีการกระจายแบบเกาส์และลายเซ็นได้รับการคัดเลือกดี; นี้ไม่เสมอเป็นสมมติฐานที่ปลอดภัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจำแนกสูงสุดเป็นเกณฑ์การตัดสินใจเชิงสถิติเพื่อช่วยในการจำแนกของลายเซ็นที่ทับซ้อนกัน ; พิกเซลให้กับชั้นเรียนของความน่าจะเป็นสูงสุดโอกาสสูงสุด 1 ถือว่าให้ผลแม่นยำกว่าการทรงสี่เหลี่ยมด้านขนาน แต่มันช้ามาก เนื่องจากการคำนวณเป็นพิเศษ เราใส่คำว่า ` " ในราคานี้ถือว่าถูกต้อง เพราะที่เรียนในการวิเคราะห์ข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติและลายเซ็นที่ดี นี้ไม่เสมออัสสัมชัญที่ปลอดภัย