極大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）

1.極大似然估計 給定一堆數據，假如我們知道它是從某一種分佈中隨機取出來的，可是我們並不知道這個分佈具體的參數，即「模型已知，參數未知」。例如，我們知道這個分佈是正態分佈，但是不知道均值和方差；或者是二項分佈，但是不知道均值。 極大似然估計（MLE，Maximum Likelihood Estimation）就可以用來估計模型的參數。MLE的目標是找出一組參數，使得模型產生出觀測數據的概率最大 即

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