在统计学中，最大似然估计（，简作MLE），也称极大似然估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。
预备知识.下边的讨论要求读者熟悉概率论中的基本定义，如概率分布、概率密度函数、随机变量、数学期望等。读者还须先熟悉连续实函数的基本技巧，比如使用微分来求一个函数的极值（即极大值或极小值）。同时，读者须先拥有似然函数的背景知识，以了解最大似然估计的出发点及应用目的。
最大似然估计的原理.给定一个概率分布formula_1，已知其概率密度函数（连续分布）或概