最大似然法什麼意思
最大似然法（Maximum Likelihood，ML）是一種統計學方法，用於估計參數（如均值、方差等）或者模型的參數，這些參數可以最大化觀察數據的機率。這種方法的基本思想是：假設我們已經有一個模型（通常是機率模型）來描述數據是如何生成的，我們想要找到這樣一組參數，使得這些參數能夠產生我們觀察到的數據的可能性最大。
具體來說，最大似然法的工作流程如下：
- 假設有一個模型，它由一組參數θ控制。
- 對於給定的參數θ，我們可以計算出觀察到特定數據集的可能性，這個值被稱為似然函式（Likelihood function）。
- 我們需要找到一個參數θ，使得這個似然函式達到最大值。這個參數就是最大似然估計量（Maximum Likelihood Estimate, MLE）。
最大似然估計量通常可以通過對數似然函式（Log-Likelihood function）來找到，因為對數函式是單調遞增的，所以最大化原始的似然函式等價於最大化對數似然函式。
最大似然法在許多領域都有套用，包括機器學習、統計學、信號處理等。它是一種非常有用的工具，可以用來估計各種模型的參數。