转自博客：https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/72787849

极大似然估计

以前多次接触过极大似然估计，但一直都不太明白到底什么原理，最近在看贝叶斯分类，对极大似然估计有了新的认识，总结如下：

贝叶斯决策

首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式：

其中： p(w)：为先验概率，表示每种类别分布的概率；p(x|w)：类条件概率，表示在某种类别前提下，某事发生的概率；而P(w|x)为后验概率，表示某事发生了，并且它属于某一类别的概率，有了这个后验概率，我们就可以对样本进行分类。后验概率越大，说明某事物属于这个类别的可能性越大，我们越有理由把它归到这个类别下。

我们来看一个直观的例子：已知：在夏季，某公园男性穿凉鞋的概率为1/2，女性穿凉鞋的概率为2/3，并且该公园中男女比例通常为2:1，问题：若你在公园中随机遇到一个穿凉鞋的人，请问他的性别为男性或女性的概率分别为多少？
从问题看，就是上面讲的，某事发生了，它属于某一类别的概率是多少？即后验概率。
设：

由已知可得：

男性和女性穿凉鞋相互独立，所以

(若只考虑分类问题，只需要比较后验概率的大小，的取值并不重要)。
由贝叶斯公式算出：

问题引出

但是在实际问题中并不都是这样幸运的，我们能获得的数据可能只有有限数目的样本数据，而先验概率p(w_i)和类条件概率(各类的总体分布)p(x|w_i)都是未知的。根据仅有的样本数据进行分类时，一种可行的办法是我们需要先对先验概率和类条件概率进行估计，然后再套用贝叶斯分类器。
先验概率的估计较简单，1、每个样本所属的自然状态都是已知的(有监督学习)；2、依靠经验；3、用训练样本中各类出现的频率估计。
类条件概率的估计(非常难)，原因包括：概率密度函数包含了一个随机变量的全部信息；样本数据可能不多；特征向量x的维度可能很大等等。总之要直接估计类条件概率的密度函数很难。解决的办法就是，把估计完全未知的概率密度p(x|w_i)转化为估计参数。这里就将概率密度估计问题转化为参数估计问题，极大似然估计就是一种参数估计方法。当然了，概率密度函数的选取很重要，模型正确，在样本区域无穷时，我们会得到较准确的估计值，如果模型都错了，那估计半天的参数，肯定也没啥意义了。

重要前提

上面说到，参数估计问题只是实际问题求解过程中的一种简化方法(由于直接估计类条件概率密度函数很困难)。所以能够使用极大似然估计方法的样本必须需要满足一些前提假设。重要前提：训练样本的分布能代表样本的真实分布。每个样本集中的样本都是所谓独立同分布的随机变量 (iid条件)，且有充分的训练样本。

极大似然估计

极大似然估计的原理，用一张图片来说明，如下图所示：

总结起来，最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值。原理：极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，是概率论在统计学中的应用。极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。通过若干次试验，观察其结果，利用试验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率为最大，则称为极大似然估计。

由于样本集中的样本都是独立同分布，可以只考虑一类样本集D，来估计参数向量θ。记已知的样本集为：

似然函数(linkehood function)：联合概率密度函数p(D|θ)称为相对于{x ₁, x ₂, ..., x _N}的θ的似然函数。

求解极大似然函数

ML估计：求使得出现该组样本的概率最大的θ值。

实际中为了便于分析，定义了对数似然函数：

未知参数只有一个(θ为标量)
在似然函数满足连续、可微的正则条件下，极大似然估计量是下面微分方程的解：

2.未知参数有多个(θ为向量)
则θ可表示为具有S个分量的未知向量：

记梯度算子：

若似然函数满足连续可导的条件，则最大似然估计量就是如下方程的解。

方程的解只是一个估计值，只有在样本数趋于无限多的时候，它才会接近于真实值。