最大似然函数
常说的概率是指给定参数后，预测即将发生的事件的可能性。
拿硬币这个例子来说，我们已知一枚均匀硬币的正反面概率分别是0.5，要预测抛两次硬币，硬币都朝上的概率：
SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。H代表Head，表示头朝上
p(HH | pH = 0.5) = 0.5*0.5 = 0.25.另一种写法应该是 p(HH;p=0.5)
而似然概率正好与这个过程相反，我们关注的量不再是事件的发生概率，而是已知发生了某些事件，我们希望知道参数应该是多少。
现在我们已经抛了两次硬币，并且知道了结果是两次头朝上，这时候，我希望知道这枚硬币抛出去正面朝上的概率为0.5的概率是多少？
如果我们希望知道正面朝上概率为0.5的概率，这个东西就叫做似然函数，可以说成是对某一个参数的猜想（p=0.5）的概率，这样表示成(条件)概率就是
L(pH=0.5|HH) = P(HH|pH=0.5) = （另一种写法）P(HH;pH=0.5).
我们可以把L(pH=0.5|HH)写成P(pH=0.5|HH); 而根据贝叶斯公式，P(pH=0.5|HH) = P(pH=0.5,HH)/P(HH)；既然HH是已经发生的事件，理所当然P(HH) = 1,所以：
P(pH=0.5|HH) = P(pH=0.5,HH) = P(HH;pH=0.5).
所以，我们可以safely得到:
L(pH=0.5|HH) = P(HH|pH=0.5) = 0.25.
可以发现，pH = 1的概率是最大的。
即L(pH = 1|HH) = 1。
那么最大似然概率的问题也就好理解了。
最大似然概率，就是在已知观测的数据的前提下，找到使得似然概率最大的参数值。
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