Maximum likelihood의 통계적 접근

Maximum likelihood Maximum Likelihood Methods는 통계에서 파라미터를 추정하는 통계 방법이다. Likehood를 최대화하는 파라미터를 찾아 그것을 $\hat{\theta}$로 추정하는 것이다. mle는 통계학에서 만들어졌지만 사실 거의 모든 분야에서 볼 수 있을 정도로 많이 쓰이는 방법이다. 기계학습, 딥러닝에서도 물론 mle를 통해 파라미터를 추정한다. Mle는 통계의 아버지라고 불리는 Fisher에 의해 제안되었다. 그 이전에서 Carl Friedrich Gauss, Pierre-Simon Laplace, Thorvald N. Thiele, [...]