似然函数Likelihood Function

关于似然函数，其实与“概率”差不多
在我的理解中，概率，是从已知的参数中来预测结果
而似然函数则是从结果中推理得到最适合的参数（使似然函数值最大）
例如最常见的抛硬币事件，我们都知道一枚硬币正面的概率是p₀=0.5，反面为1-p₀=0.5
那么抛出两个正面的概率就是P=0.25
而如果我们抛了两次硬币都是正面，那么这里我们假设p₀=θ（0≤θ≤1）
则似然函数L(p₀*p₀)=θ²
为了使L取得极大值，θ=1为最佳情况
同理，若抛了五次硬币，两次正面三次反面
则有L(θ)=θ²(1-θ)³
要使L取得极大值，我们估计θ=25 为佳
以上是最naive的理解，更一般的可访问如下链接：
http://blog.csdn.net/yanqingan/article/details/6125812