我们假设硬币有两面，一面是“花”，一面是“字”。
一般来说，我们都觉得硬币是公平的，也就是“花”和“字”出现的概率是差不多的。
如果我扔了100次硬币，100次出现的都是“花”。
在这样的事实下，我觉得似乎硬币的参数不是公平的。你硬要说是公平的，那就是侮辱我的智商。
这种通过事实，反过来猜测硬币的情况，就是似然。
而且，我觉得最有可能的硬币的情况是，两面都是“花”：
通过事实，推断出最有可能的硬币情况，就是最大似然估计。
让我们先来比较下概率和似然。
为了避免和我们想讨论的概率混淆，我们把硬币的“花”出现的概率称为硬币的参数。
1.1 概率
已知硬币的参数，就可以去推测抛硬币的各种情况的可能性，这称为概率。
比如已知硬币是公平的，也就是硬币的参数为0.5。
那么我们就可以推测，扔10次硬币，出现5次“花”朝上的概率为（抛硬币遵循二项分布，这个就不多解释了）：
1.2 似然
正如开头所说，我们对硬币的参数并不清楚，要通过抛硬币的情况去推测硬币的参数，这称为似然。
可以再举不那么恰当（主要模型不好建立）的例子，蹭下热点。
比如我们发现，鹿晗和关晓彤戴同款手链，穿同款卫衣：