Maximum Likelihood Expectation

极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！

已知一个概率分布及其概率密度函数f，取n个样本，计算似然函数L。

$\mathrm{L}\left(\theta \mid x_{1}, \ldots, x_{n}\right)=f_{\theta}\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)$，其中$f_\theta$是取这n个样本的概率，若每次取样独立同分布，则是$f(x_1)f(x_2)...*f(x_n)$。