Maximum Likelihood Sequence Estimation (MLSE) is a mathematical algorithm to extract useful data out of a noisy data stream.
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References
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External links
* http://www.spec.gmu.edu/~pparis/classes/coll_732_1/node3.html
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Maximum a posteriori estimation — In Bayesian statistics, a maximum a posteriori probability (MAP) estimate is a mode of the posterior distribution. The MAP can be used to obtain a point estimate of an unobserved quantity on the basis of empirical data. It is closely related to… … Wikipedia
Maximum likelihood — In statistics, maximum likelihood estimation (MLE) is a method of estimating the parameters of a statistical model. When applied to a data set and given a statistical model, maximum likelihood estimation provides estimates for the model s… … Wikipedia
Maximum parsimony — Maximum parsimony, often simply referred to as parsimony, is a non parametric statistical method commonly used in computational phylogenetics for estimating phylogenies. Under maximum parsimony, the preferred phylogenetic tree is the tree that… … Wikipedia
Maximum parsimony (phylogenetics) — Parsimony is a non parametric statistical method commonly used in computational phylogenetics for estimating phylogenies. Under parsimony, the preferred phylogenetic tree is the tree that requires the least evolutionary change to explain some… … Wikipedia
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Maximum subarray problem — In computer science, the maximum subarray problem is the task of finding the contiguous subarray within a one dimensional array of numbers (containing at least one positive number) which has the largest sum. For example, for the sequence of… … Wikipedia
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