最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,简称MLE)是一种统计学方法,用于估计概率模型的参数。它基于观测数据,通过寻找最大化观测数据出现概率的参数值来估计模型的参数。
在统计学中,最大似然估计是一种常用的参数估计方法,它假设观测数据是从某个已知概率分布中独立同分布地产生的。最大似然估计的目标是找到使得观测数据出现的概率最大的参数值。
最大似然估计在许多领域都有广泛的应用,包括机器学习、统计推断、自然语言处理等。它可以用于估计回归模型的参数、分类模型的参数、概率分布的参数等。
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