1. 在统计学中，似然估计是一种常用的参数估计方法，通过最大化观测数据的似然函数来估计参数的值。而MLE（Maximum Likelihood Estimation）是似然估计的一种特殊形式，它寻找使得似然函数达到最大值的参数值。EM（Expectation-Maximization）算法则是一种迭代的优化算法，用于解决含有隐变量的统计模型的参数估计问题。本文将介绍MLE和EM的基本原理，并探讨它们的结合应用。 2. 极大似然估计（MLE） 极大似然估计是一种常见的参数估计方法，它假设样本数据