La stima della massima verosimiglianza (MLE) consiste nel trovare i parametri del modello che rendono i dati osservati i più probabili. Formalmente, per un insieme di dati ( X = {x_1, x_2, ..., x_n} ) e parametri del modello ( \theta ), la MLE cerca ( \hat{\theta} ), che massimizza la funzione di verosimiglianza:

[ \hat{\theta} = \arg\max_{\theta} L(\theta | X) = \arg\max_{\theta} \prod_{i=1}^n p(x_i | \theta) ]

Spesso è più conveniente lavorare con il logaritmo della funzione di verosimiglianza:

[ \hat{\theta} = \arg\max_{\theta} \sum_{i=1}^n \log p(x_i | \theta) ]

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