依然是一些最粗淺的理解：
當(dāng)我們擁有一批實(shí)際數(shù)據(jù)，并且有一個模型可以模擬，那么極大似然估計(maximum likehood estimator)就可以幫助我們找出最符合這個模型的參數(shù)。當(dāng)然，前提是模型要靠譜。
極大似然估計的原理是，用這個方法求得的參數(shù)可以使實(shí)際數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率最大。一個簡單的例子是，如果我們已知一個樣本符合幾何分布，其似然函數(shù)（likehood function）也就是幾何分布的概率密度函數(shù)。其極大似然估計值也就是該函數(shù)取極大值時的自變量。
