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A Comparison of the Optimal Classification Rule and Maximum Likelihood Rule for Binary Variables

机译：二元变量最优分类规则与最大似然规则的比较

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I. Egbo; S. I. Onyeagu; D. D. Ekezie; Uzoma Peter O;
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年度 2015
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1. A Comparison of the Optimal Classification Rule and Maximum Likelihood Rule for Binary Variables [J] . I. Egbo, S. I. Onyeagu, D. D. Ekezie, Journal of Mathematics Research . 2014,第4期

机译：二元变量最优分类规则和最大似然规则的比较
2. Asymptotic Performance of the Location and Logistic Classification Rules for Multivariate Binary Variables [J] . Egbo Ikechukwu, Uwakwe Joy Ijeoma International Journal of Statistical Distributions and Applications . 2017,第2期

机译：多元二元变量的位置和逻辑分类规则的渐近性能
3. Optimal two-phase sampling design for comparing accuracies of two binary classification rules [J] . XuH., HuiS.L., GrannisS. Statistics in medicine . 2014,第3期

机译：用于比较两个二进制分类规则精度的最佳两阶段采样设计
4. A binary decision tree classifier implementing logistic regression as a feature selection and classification method and its comparison with maximum likelihood [C] . Denis Altieri, Bittencourt Helio Radke, de Oliveira Moraes, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium . 2007

机译：二进制决策树分类器实现Logistic回归作为特征选择和分类方法及其与最大可能性的比较
5. Classification and variable selection for high dimensional multivariate binary data: Adaboost based new methods and a theory for the plug-in rule. [D] . Park, Junyong. 2006

机译：高维多元二进制数据的分类和变量选择：基于Adaboost的新方法和插件规则的理论。
6. Multiple-rule bias in the comparison of classification rules [O] . Mohammadmahdi R. Yousefi, Jianping Hua, Edward R. Dougherty -1

机译：分类规则比较中的多规则偏差
7. On the maximum likelihood classification rule for incomplete multivariate samples and its admissibility [O] . Srivastava J.N, Zaatar M.K 1972

机译：关于不完全多元样本的最大似然分类规则及其可容许性
8. MLE (Maximum Likelihood Estimator) Reconstruction of a Brain Phantom Using a Monte Carlo Transition Matrix and a Statistical Stopping Rule [R] . Veklerov, E. , Llacer, J. , Hoffman, E. J. 1987

机译：mLE（最大似然估计）使用蒙特卡罗转移矩阵和统计停止规则重建脑模型

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