Likelihood Maximization (Maximización de Verosimilitud)

Es un método estadístico utilizado para estimar los parámetros de un modelo basado en datos observados.

La idea central es encontrar los valores de los parámetros que maximicen la probabilidad (verosimilitud) de que los datos observados hayan sido generados por el modelo.

En el ámbito del machine learning, este enfoque es comúnmente aplicado en modelos probabilísticos, como regresión logística, modelos generativos y redes neuronales bayesianas.

Es especialmente útil para ajustar modelos complejos donde la distribución de los datos no se conoce de forma explícita.

La técnica implica calcular una función de verosimilitud y optimizarla mediante técnicas numéricas como el gradiente descendente o el método de Newton.

Su fiabilidad puede depender de la calidad de los datos y de la suposición de que el modelo elegido represente adecuadamente el sistema en estudio.