最大似然估計法與貝葉斯估計最容易理解的解釋

最大似然估計法與貝葉斯估計最容易理解的解釋 最大似然 概率：已知參數估計事件發生的可能性，例如已知硬幣「花」朝上的概率爲 p=0.6，則求我拋一次硬幣出現「花」的可能性。 似然：根據樣本分佈求參數，例如根據100次拋硬幣結果估計「花」朝上的概率。似然一般都是針對多組實驗來說的，因爲它要根據這多組實驗擬合出一個分佈，根據分佈求最大值，就是我們所要求的最大似然，這個最大值所對應的的參數就是我們所要求的

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