<个人网页blog已经上线,一大波干货即将来袭:　https://　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。　二、理论推导　我们假设　是独立同分布的采样,　是模型参数。因为采样是独立的,所以该采样出现的概率可以用如下连乘表示。　这一概率随着　取值而变化,它是　的函数,　称为样本的似然函数(注意,这里　是已知的样本值,他们都是常数)。显然,这个事件已经发生了,那么按照人类的常理来说,我们认为概率越大的事件越可能发生,也就是我们可以认为　参数肯定是在　最大的时候取得的。由此,我们的问题变成了如何来最大化　。这也就是极大似然估计的想法。　对于计算来说连乘不太好算,所以一般取对数。　最终我们要求的　可以写成如下式子。　三、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:　四、参考文献