最大似然估計（MLE）

概念 已知實驗結果（即樣本）的情況下，用來估計滿足這些樣本的分佈參數，把可能性最大的參數 θ 作爲 θ∗ 的參數估計 思想 已知某個參數能使這樣的樣本出現概率最大，我們當然不會選擇小概率樣本，所以乾脆把這個參數作爲估計的真實值 理解 Machine Learning 中有很多地方用到Likelyhood of the parameters, 並假設m 訓練樣本獨立分佈,則最大似然估計 = 所有樣本

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