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第8章 极大似然估计
8.1 简单介绍
极大似然估计是根据观察数据来估计模型参数的方法，即“模型已定，模型未知”。它是参数估计的一种方法，请参考《概率论与数理统计(浙大第四版)》中参数估计。
举个例子，大家都知道抛硬币的实验： 假设有一枚不规则的硬币，要计算它正面朝上的概率。其实就是估计一个二分布的参数。现在我们开始做实验，抛了10次，得到相应的结果。那么如何根据这些结果来估计我们的参数呢？这就是极大似然估计要处理的一个场景。
8.2 理论推导
所以该采样出现的概率可以用如下连乘表示。
对于计算来说连乘不太好算，所以一般取对数。
8.3 例题
例题均来自于概率论浙大第4版(在此再次表示感谢~)。
例题1：
例题2：
8.4 参考文献
[1] 《概率论与数理统计(浙大第4版)》
[2] 周志华. 《机器学习》[M]. 清华大学出版社, 2016.
[3] http://jermmy.xyz/2017/09/30/2017-9-30-maximum-likelihood-estimation/