最大似然法的基本原理

最大似然法的基本原理
最大似然法是一种统计学中常用的概率统计估计方法，也是一种常用的数据拟合方法，它可以使模型的参数估计得出模型的参数值最可能造成观察结果的参数值。

最大似然法的计算原理是将模型的输出结果与实际测量结果做比较，选择使模型估计值与实际测量值最接近的参数，它可以被写成一个似然函数，即似然函数是求模型参数的函数，而模型参数的值就可以去使似然函数取得最大值。

计算公式为：
L(θ|x) = P(x|θ) = ∏p(x_i|θ)
θ^ = argmax(L(θ|x))
其中，L(θ|x) 为似然函数，P(x|θ)表示观察结果x 在给定模型参数θ时的概率，θ^ 为最大似然估计出的参数值。