maximum likelihood criterion的意思|示意
最大似然判据，极大似然准则，最大似然准则，最大可能准则，最似评估法则，大概似准则
maximum likelihood criterion的用法详解
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Maximum likelihood criterion（最大似然准则）是统计学中最常用的一个概念，用于估计数据的参数。它通常被用于解决分类问题、回归问题以及模型选择问题中。
具体来说，最大似然准则是指在给定一组数据的情况下，通过对数据的观测来估计某些参数的值，并选择最符合数据的参数。最大似然准则假设观测到的数据是由一组参数生成的，并且这些参数是未知的。
在使用最大似然准则时，首先需要确定一个概率模型，然后计算在给定数据条件下，模型中参数的似然函数（likelihood function），也就是参数取某个值的概率密度函数。接着，找到使似然函数最大的参数作为最佳估计，即最大似然估计。最大似然准则可以对任何概率分布进行估计。
最大似然准则在机器学习领域中有广泛的应用，比如在逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型等算法中都有使用。
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