最大似然法英文

最大似然法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一種統計學方法，用於估計參數值，使得在給定的觀察數據下，這些參數能夠最大化模型的機率。這種方法的基本思想是找到能夠最好地解釋數據的參數值。

在數學上，最大似然估計通常涉及到找到參數θ的值，使得觀察到的數據x的似然函式L(θ; x)達到最大值。這裡的似然函式是數據x在給定參數θ下的機率的乘積。最大似然估計的參數值θ̂通常通過最大化對數似然函式來估計，即：

θ̂ = argmax θ log L(θ; x)

最大似然法在許多領域都有套用，包括機器學習、統計學、信號處理等。它是一種非常有用的工具，可以用於估計各種模型的參數。