极大似然法及其在Java中的应用 引言 极大似然法（MaximumLikelihoodEstimation，简称MLE）是一种常用的参数估计方法，广泛应用于统计学和机器学习领域。它的主要思想是通过最大化观测到的数据出现的概率来估计未知参数的值。在本文中，我们将介绍极大似然法的原理，并使用Java语言编写一个简单的程序来演示其应用。 极大似然法原理 在讲解极大似然法之前，我们先来了解一下概率密度函数（ProbabilityDensityFunction，简称PDF）的概念。PDF描述了一个随机变量取特定值的概率密度，通常用于连续型随机变量。对于一个具体的概率密度函数，我们可以通过其参数的不同取值...