Función de verosimilitud

Es una función matemática utilizada para estimar los parámetros de un modelo estadístico, evaluando qué tan bien se ajusta el modelo a un conjunto de datos observados.

En el contexto del aprendizaje automático, se emplea para maximizar la probabilidad de que los datos observados hayan sido generados por el modelo en cuestión.

Su aplicación es fundamental en técnicas como la regresión logística, los modelos de clasificación y los sistemas bayesianos.

Permite encontrar los valores óptimos de los parámetros del modelo ajustando estos de manera que maximicen la verosimilitud.

En términos prácticos, se utiliza en algoritmos de optimización como el descenso de gradiente para mejorar la precisión del modelo.