Estimarea de maximă verosimilitate (MLE) constă în găsirea parametrilor modelului care fac ca datele observate să fie cele mai probabile. Formal, pentru un set de date ( X = {x_1, x_2, ..., x_n} ) și parametrii modelului ( \theta ), MLE caută ( \hat{\theta} ), care maximizează funcția de verosimilitate:

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

Adesea, este mai convenabil să lucrăm cu logaritmul funcției de verosimilitate:

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

Anterior În continuare