最尤推定法 (Maximum Likelyhood や Maximum Likelyhood Estimation と言われ、それぞれ頭文字を取って ML や MLE などとも言われる) は機械学習やコンピュータービジョンなどの分野で良く使われる推定法で、次のような条件付き同時確率を最大化することでパラメータの推定を行います。 $$ \hat{\theta} = \mathop{\mathrm{argmax}}\limits_{\theta} \mathrm{P}(x_1, x_2, \cdots, x_N|\theta) $$ これだけ見て「うん、アレね」と理解できる人はこの記事の対象読者ではなさそうですので、逆にいろいろ教えて下さい。この記事では理論の面から最尤推定法にアタックしてみます。数式成分が多めで、うっとなることもあるかもしれませんが、ゆっくり読んでいきましょう。 ※この記事を
