极大似然估计
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了极大似然估计相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、核心思想：由部分估计整体
二、具体分析
（1）先举一个最简单的例子，如下：
转换成更专业一点的就是：现在有一个样本分布为A，我们从这个样本分布中获得了一部分样本a，极大似然就是要利用这部分a来估计A的分布；
做法就是对A构建模型，模型参数为Q，然后再构建极大似然函数表示在何种模型参数Q下可以最大可能地获得这部分样本a（PS：这里的样本一般指样本数据+类别标签）。
然后即有：
三、应用
（1）判别模型：比如逻辑回归模型
（2）生成模型：比如混合高斯模型
（3）无监督学习
以上是关于极大似然估计的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章