最大似然法英語

最大似然法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一種統計學方法，用於估計參數值，使得在給定的數據集中觀察到這些數據的機率最大。這種方法的基本思想是，尋找能夠使樣本出現的機率最大的參數值。

在數學上，最大似然估計可以通過以下步驟來實現：

1. 確定模型的參數和數據生成過程。
2. 寫出似然函式（likelihood function），這是樣本出現的機率。
3. 找到似然函式的極大值點，這個點對應的參數值就是最大似然估計。

最大似然估計的一個優點是，它可以在數據中找到最好的參數估計，而不需要事先知道數據的分布。這種方法在許多領域都有套用，包括機器學習、統計學、信號處理等。