极大似然估计（MLE)

模型已定，参数未知

根据已存在的样本，挑选（求出）能让样本以最大概率发生的参数

极大似然估计和最小二乘法最大区别之一极大似然需要知道概率密度函数（离散型叫分布律）

若总体X属离散型，其分布律 $极大似然估计（MLE)$ 的形式是已知， $极大似然估计（MLE)$ 为待估参数， $极大似然估计（MLE)$ 是 $极大似然估计（MLE)$ 的取值范围

极大似然估计（MLE) 是来自 $极大似然估计（MLE)$ 的样本，的样本值为，则的联合分布律为：

$极大似然估计（MLE)$

似然函数就是样本都发生的概率，即联合概率，公式如下

极大似然估计（MLE)

（1）写出似然函数；

（2）对似然函数取对数，并整理；

（3）求导数，令导数为0，得到似然方程；

（4）解似然方程，得到的参数即为所求；

极大似然估计（MLE)

引用自http://blog.csdn.net/weiyudang11/article/details/51523836

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