метод максимальної правдоподібності

У цій статті виконано математичне обґрунтування логістичної регресії як ефективного і простого для реалізації методу машинного навчання.

Проведено огляд літературних джерел за напрямком статистичного опрацювання, аналізу та класифікації даних методом логістичної регресії, що підтвердило популярність застосування цього методу у різних предметних областях.

Досліджено методи контрольованої класифікації за мінімальною відстанню, відстаніі Махаланобіса і максимальної правдоподібності для ідентифікації лісів. Матеріалами служили космічні знімки з супутників Ikonos, QuickBird і засвідчувальна інформація, отримана наземними способами. Встановлено, що ефективним для класифікації лісів є метод максимальної правдоподібності.