MLE（最大似然估计）是一种统计方法，用于估计概率分布的参数。在数学上，MLE函数返回的是一组参数的值，这些值使得观测数据的概率最大。具体来说，MLE函数返回以下内容：
1. 参数估计值：对于给定的数据集，MLE函数会返回一组参数的值，这些值能够最大化数据发生的概率。这些参数值是模型参数的最优估计。
2. 最大似然函数：MLE函数返回的是似然函数的最大值。似然函数是数据集在给定参数值下的概率密度函数的乘积。当似然函数达到最大值时，对应的参数值就是MLE估计。
3. 优化结果：在数值计算中，MLE函数通常通过优化算法（如梯度下降、牛顿-拉夫森方法等）来找到使似然函数最大化的参数值。
例如，假设我们有一个包含观测数据的概率分布模型，我们可以使用MLE函数来估计模型中的参数。在这个例子中，MLE函数会返回一组参数值，使得观测数据的概率最大。
MLE函数返回的是一组参数的值，这些值最大化了观测数据的概率，从而为模型提供了最优的参数估计。
