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1. 最大似然估计该怎么理解?

1、最大似然估计该怎么理解?

最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，简称MLE）是一种统计学中常用的参数估计方法。它的基本思想是：已知一些样本结果，通过这些信息反推最有可能导致这些样本结果的参数值。举个例子，假设你有一个袋子，里面有红球和蓝球，你不知道红球和蓝球的比例，但是你可以通过抽取一些球来估计这个比例。

最大似然估计（maximum likelihood estimation）：最大似然估计是一种基于概率统计原理的参数估计方法。它通过选择使观测数据出现的概率最大化的参数值，来估计真实参数。最大似然估计不一定是无偏估计，但在大样本下通常是渐进无偏的。最大似然估计可以提供良好的统计性能，并且有坚实的理论基础。

最大似然估计的意思就是最大可能性估计，其内容为：如果两件事A，B相互独立，那么A和B同时发生的概率满足公式。极大似然估计，我们也把它叫做最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），英文简称MLE。它是机器学习中常用的一种参数估计方法。

最大似然估计求解步骤是：写出似然函数；对似然函数取对数，并整理；求导数；解似然方程。求最大似然估计θ时，可以令对数似然函数的导数=0，然后求解θ的方程组，并求出最大似然估计θ。但是可能分布参数θ的个数不确定性。

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