最大可能值

"最大可能值"（Maximum Likelihood Estimate, MLE）是一個統計學中的概念，用於估計一個模型參數，使得該參數下觀察到的數據的可能性最大。在給定一些觀測數據的情況下，MLE通過找到能夠最大化這些數據出現的機率的參數值來估計模型的參數。

例如，假設我們有一個常態分配模型，其均值為μ和標準差為σ。如果我們有一組觀測數據，我們可以通過計算不同參數值下的機率密度函式，找到能夠最大化這些數據出現的機率的μ和σ的值。這些值就是最大可能估計。

最大可能估計是一個有偏估計，這意味著它可能會偏向於某些特定的數據點。因此，在實際套用中，通常會結合其他方法（如交叉驗證或Bootstrap）來提高估計的準確性。