极大似然估计与最大似然估计区别

1. 定义不同：极大似然估计是在给定数据样本的条件下，寻找模型参数使得该样本出现的概率最大；而最大似然估计是在已知概率分布的前提下，寻找能够最好匹配该分布的参数值。

2. 目标不同：极大似然估计旨在找到能够给出观测数据解释优秀的参数值，以便进行预测和推断；而最大似然估计则是为了精确地描述可观测随机变量或过程的概率分布。

3. 应用领域不同：极大似然估计常用于分类、回归等机器学习任务中，而最大似然估计则更多地应用于信号处理、图像识别、语音识别等领域。