一、核心思想：由部分估计整体
二、具体分析
（1）先举一个最简单的例子，如下：
转换成更专业一点的就是：现在有一个样本分布为A，我们从这个样本分布中获得了一部分样本a，极大似然就是要利用这部分a来估计A的分布；
做法就是对A构建模型，模型参数为Q，然后再构建极大似然函数表示在何种模型参数Q下可以最大可能地获得这部分样本a（PS：这里的样本一般指样本数据+类别标签）。
然后即有：
三、应用
（1）判别模型：比如逻辑回归模型
（2）生成模型：比如混合高斯模型
（3）无监督学习
原文：https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/11751395.html