极大似然估计与最大似然估计区别?

极大似然估计和最大似然估计本质上是同一个概念的不同表述，都是通过最大化似然函数来估计参数的方法。两者在数学表达和应用场景上完全一致，只是中文用词习惯的差异。

区别

极大似然估计：强调“极大化”的过程，即寻找使似然函数达到最大值的参数点。这种方法在统计学中广泛应用，尤其在样本量较大时，估计结果更接近真实参数值。计算时需构建似然函数，并通过求导或迭代算法求解最优参数。

最大似然估计：侧重“最大值”的结果，即参数估计值对应似然函数的峰值。该方法在机器学习和数据分析中常用，适用于线性模型、概率分布拟合等场景。实际计算中，常通过取对数简化乘积运算，提高数值稳定性。