【什么是极大似然法】极大似然法（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种在统计学中广泛应用的参数估计方法。它的核心思想是：根据已知的观测数据，找到最有可能产生这些数据的模型参数值。
简单来说，极大似然法通过最大化似然函数来寻找最佳的参数估计值。似然函数描述了在给定参数下，观察到当前数据的概率。我们的目标是选择使这个概率最大的参数值。
极大似然法是一种基于概率理论的参数估计方法，广泛应用于统计建模、机器学习等领域。其基本原理是：在所有可能的参数中，选择使得当前数据出现概率最大的那个参数值。该方法具有直观、计算相对简便等优点，但也存在对初始假设敏感、容易过拟合等问题。
极大似然法简介表
| 项目 | 内容 |
| 中文名称 | 极大似然法 |
| 英文名称 | Maximum Likelihood Estimation (MLE) |
| 所属领域 | 统计学、机器学习 |
| 核心思想 | 在所有可能的参数中，选择使观测数据出现概率最大的参数 |
| 基本步骤 | 1. 假设数据服从某种概率分布； 2. 构造似然函数； 3. 对似然函数求最大值，得到参数估计值 |
| 优点 | - 直观易懂 - 计算相对简单 - 在大样本下具有良好的统计性质 |
| 缺点 | - 对先验假设敏感 - 容易过拟合 - 需要明确的概率分布假设 |
| 应用场景 | - 参数估计 - 模型训练 - 分类与回归问题 |
| 典型例子 | - 正态分布均值估计 - 二项分布成功概率估计 |
小结：
极大似然法是一种基础而重要的统计方法，尤其适合在已知数据分布形式的情况下进行参数估计。虽然它有其局限性，但在实际应用中仍然非常广泛。理解并掌握这一方法，有助于更好地进行数据分析和建模。
