极大似然估计（Maximum Likelihood Estimattion Theory）是什么？极大似然估计的本质思想是什么？为什么极大似然可以作为损失函数使用？负对数似然损失函数（Negative

极大似然估计（Maximum Likelihood Estimattion Theory）是什么？极大似然估计的本质思想是什么？为什么极大似然可以作为损失函数使用？负对数似然损失函数（Negative Log Likelihood）又是什么？交叉熵函数与最大似然函数的联系和区别？

最大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)一种重要而普遍的求估计量的方法。最大似然法明确地使用概率模型，其目标是寻找能够以较高概率产生观察数据的系统发生树。最大似然法是一类完全基于统计的系统发生树重建方法的代表。

In statistics, maximum likelihood estimation (MLE) is a method of estimating the parameters of a probability distribution by maximizing a likelihood function, so that under the assumed statistical model the observed data is most probable. The point in the parameter space that maximizes the likelihood function is called the maximum likelihood estimate. The lo