極大似然估計

1、核心思想：由部分估計總體

2、具體分析

（1）先舉一個最簡單的例子，以下：

 

 轉換成更專業一點的就是：如今有一個樣本分佈爲A，咱們從這個樣本分佈中得到了一部分樣本a，極大似然就是要利用這部分a來估計A的分佈；

作法就是對A構建模型，模型參數爲Q，而後再構建極大似然函數表示在何種模型參數Q下能夠最大可能地得到這部分樣本a（PS：這裏的樣本通常指樣本數據+類別標籤）。

而後即有：

 

3、應用

（1）判別模型：好比邏輯迴歸模型

 

 （2）生成模型：好比混合高斯模型

 

 

 （3）無監督學習