极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）

1.极大似然估计

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笔记 来源：Maximum Likelihood，clearly explained!!

概率（Probability）：在已知参数的前提下，用于预测未来数据出现的可能性。（例如：当硬币是均匀的，抛出正面的概率是多少？）
似然（Likelihood）：在已知观测数据的情况下，用于推测参数出现的可能性。（例如：抛掷硬币10次出现了7次正面，这枚硬币不均匀的“可能性”或具体参数值是多少？）

在日常交流中，“概率”与“似然”这两个概念常被混为一谈，但统计学中，“似然”特指以下情形：即针对所获得的测量数据，尝试确定其分布的最佳均值和最佳标准差。

我们希望为这些样本数据确定一个最为契合的分布形式，从而便于开展后续的数据处理工作，该分布形式能够适用于所有同类实验。

在本例中，我们推测老鼠的体重可能遵循正态分布规律。
正态分布所体现的特性包括：

1. 大部分测量值（即老鼠体重）会聚集在样本均值附近