MLE

最大似然估计法的用法，其实你一看就懂——就像你调参调到刚好 fit 数据那一下。蛮适合做模型训练或者参数估计时用的，是在做逻辑回归、时间序列这种需要精细拟合的场景里，表现还不错。 MLE（Maximum Likelihood Estimation）的核心思路挺直观：就是找出让你手上这些观测数据最有出现的那个参数。换句话说，就是让似然函数最大。你只要数据靠谱，推出来的估计值基本就不会差到哪儿去。 用法也不复杂，先抽个样本，建个似然函数，比如正态分布的就套公式，用优化方法把参数往最大方向推。要注意几个点，比如不偏性、一致性这种统计性质——要估计得稳，后期才能靠谱。 在工程上，比如你搞线性系统建模、

想要正态分布的极大似然估计问题？这个资源真的挺不错的，里面详细了如何使用 STATA 进行极大似然估计（MLE），从模拟样本到求解似然函数的全过程都有覆盖。适合那些需要在数据中运用 MLE 的开发者。像是正态分布的均值、方差估计，还有如何通过迭代法获取最优解，都是核心要点。如果你在做航路规划、数据建模等工作，能掌握这些内容，效率会大大提升。 资源中包含的代码示例也蛮实用的，能你快速上手。尤其是在涉及到复杂的算法优化时，掌握极大似然估计的方法，能够更准确地拟合数据，模型参数的问题。而且，代码结构清晰，基本可以直接用在实际项目中。 ，如果你对统计建模、机器学习或者无人机航路规划有兴趣，这篇文章和代