最大似然法;最大似然法和NJ法的区别:最大似然法:优化模型参数的有效工具
最大似然法:优化模型参数的有效工具 什么是最大似然法 最大似然法是一种常用的统计方法,用于估计模型的参数,使得该模型产生的样本数据出现的概率最大。最大似然法的基本思想是根据已知的样本数据,推断出最有可能产生这些数据的模型参数,从而对未知数据进行预测和分类。 最大似然法的数学原理 最大似然法的数学原理基于概率密度函数和联合概率密度函数。假设样本数据x1,x2,...,xn是从一个未知的概率分布中独立地抽取得到的,概率密度函数为f(x|θ),其中θ是未知的参数。最大似然法的目标是找到一个θ的估计值