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在统计学中，最大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE)是通过最大化似然函数估计概率分布参数的一种方法，使观测数据在假设的统计模型下最有可能。参数空间中使似然函数最大化的点称为最大似然估计。最大似然逻辑既直观又灵活，因此该方法已成为统计推断的主要手段。
Variable Bregman Majorization-Minimization Algorithm and its Application to Dirichlet Maximum Likelihood Estimation
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Asymptotic Properties of the Maximum Likelihood Estimator for Markov-switching Observation-driven Models
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A Proof of Strong Consistency of Maximum Likelihood Estimator for Independent Non-Identically Distributed Data
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Technical Note: Targeted Maximum Likelihood Estimator for an ATE Standardized for New Target Population
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Maximum likelihood estimation in the sparse Rasch model
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Consistency of MLE for partially observed diffusions, with application in market microstructure modeling
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Stein's Method of Moments
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Properties and maximum likelihood estimation of the gamma-normal and related probability distributions
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Maximum Likelihood Estimation under the Emax Model: Existence, Geometry and Efficiency
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Properties and maximum likelihood estimation of the gamma-normal and related probability distributions
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Consistency for constrained maximum likelihood estimation and clustering based on mixtures of elliptically-symmetric distributions under general data generating processes
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On the maximum likelihood degree for Gaussian graphical models
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Testing procedures based on maximum likelihood estimation for Marked Hawkes processes
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On the tails of log-concave density estimators
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Performance of Cross-Validated Targeted Maximum Likelihood Estimation
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参考链接
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先验概率
统计学
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