在统计学和机器学习领域中，参数估计是一个核心概念。它指的是通过观察数据来推断出模型中的未知参数的过程。这就好比是在尝试通过观察一个人的行为来推测他的性格特点一样。在这个过程中，我们通常会使用两种主要方法：最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计。
最大似然估计是一种寻找使得观测数据出现概率最大的参数值的方法。想象一下，如果你有一把弹弓，你想要尽可能准确地击中目标，你会调整你的投掷力度和角度，直到你认为最有可能命中目标为止。这种方法直观且易于实现，但需要假设数据分布形式。
另一方面，贝叶斯估计则引入了先验知识，并将其与观测数据相结合，以更新对参数的估计。这就像你在射击前已经知道了一些关于目标位置的信息，比如它可能在某个区域内。这样，即使你的第一枪没有击中，你也能利用这些信息进行调整，提高下一次命中的概率。
这两种方法各有优缺点，选择哪种取决于具体的应用场景和可用资源。无论是哪一种，参数估计都是理解复杂系统的关键工具之一。