最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种用于估计概率分布中参数的方法。该方法的核心思想是选择使得观察到的数据在给定模型下出现的概率最大的参数值作为估计值。
最大似然估计具有很好的性质，包括渐进正态性和有效性。它在统计推断和机器学习等领域中被广泛应用，用于估计模型的参数。需要注意的是，最大似然估计的结果可能受到样本大小和模型假设的影响，因此在应用时需要谨慎考虑这些因素。
最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是一种用于估计概率分布中参数的方法。该方法的核心思想是选择使得观察到的数据在给定模型下出现的概率最大的参数值作为估计值。
最大似然估计具有很好的性质，包括渐进正态性和有效性。它在统计推断和机器学习等领域中被广泛应用，用于估计模型的参数。需要注意的是，最大似然估计的结果可能受到样本大小和模型假设的影响，因此在应用时需要谨慎考虑这些因素。