极大似然估计(MLE)概述
极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是统计学习和机器学习里最核心的参数估计方法之一。
解决的问题:
已经观察到一批样本数据,反过来推断“最可能产生这批数据”的模型参数是什么。
换句话说,不是参数生成数据,而是已知数据去反推参数。
极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是统计学习和机器学习里最核心的参数估计方法之一。
解决的问题:
已经观察到一批样本数据,反过来推断“最可能产生这批数据”的模型参数是什么。
换句话说,不是参数生成数据,而是已知数据去反推参数。