最大似然函数-图

（Maximum Likelihood Estimation - Graph）

最大似然函数（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种统计学方法，用于估计参数的值，使得给定观测数据的概率最大化。在概率论和统计学中，最大似然估计是一种常用的参数估计方法，它基于已观测到的数据，通过寻找最大化似然函数的参数值来估计未知参数。

图（Graph）是一种数据结构，由节点（顶点）和边组成。节点表示对象或实体，边表示节点之间的关系。图可以用来表示各种复杂的关系和网络结构，例如社交网络、路网、知识图谱等。

在最大似然函数-图中，可以利用图的结构来表示概率模型中的变量和它们之间的依赖关系。图模型可以用来描述概率分布的联合概率分布，其中节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。通过图模型，可以方便地计算给定观测数据的似然函数，并通过最大化似然函数来估计模型的参数。

最大似然函数-图在机器学习和统计推断中具有广泛的应用。它可以用于参数估计、模型选择、分类、聚类等任务。通过构建合适的图模型，可以更好地理解数据之间的关系，并进行有效的推断和预测。

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