导读 在统计学和机器学习领域中，“参数估计”是一个核心概念。它指的是通过观测数据来推断模型参数的过程。常见的参数估计方法包括最大似然估计
在统计学和机器学习领域中，“参数估计”是一个核心概念。它指的是通过观测数据来推断模型参数的过程。常见的参数估计方法包括最大似然估计（MLE）、最小二乘法以及贝叶斯估计等。每种方法都有其适用场景和优缺点，选择合适的方法对于提高模型预测精度至关重要。
最大似然估计通过最大化给定样本下模型参数的似然函数来估计参数，适用于已知概率分布类型的情况。最小二乘法则通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来估计参数，广泛应用于回归分析中。而贝叶斯估计则结合先验知识和样本信息来更新参数估计，提供了一种处理不确定性的方式。
除了上述基本方法外，参数估计还涉及到许多高级主题，如正则化技术以防止过拟合、EM算法用于处理缺失数据问题等。理解这些方法及其应用场景，能够帮助我们更好地构建和优化模型，从而在复杂的数据环境中获得更准确的预测结果。