邏輯回歸（Logistic Regression）：

• 邏輯回歸通過最大化似然函數來估計模型參數，使得觀察到的數據最有可能由模型生成。

樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier）：

• 樸素貝葉斯使用貝葉斯定理，通過最大化似然估計來計算每個特征在給定類別下的條件概率。

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）：

• GMM通過期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法來最大化似然函數，從而估計混合模型的參數。

隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）：

• HMM使用EM算法中的Baum-Welch算法，通過最大化似然估計來學習模型參數。

線性判別分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）：

• LDA在訓練過程中通過最大化似然估計來確定類別條件概率分布的參數。

和神經網絡（Neural Networks）：

• 在分類任務中，神經網絡使用交叉熵損失函數，交叉熵實際上是負對數似然函數，因此優化過程等價于最大化似然估計。