尤度の最大化（パート2）

パート1では、単一の mu に対する単一の対数尤度を計算しました。パート2では、あらかじめ用意された関数 compute_loglikelihood() を使って、候補となる mu の配列の各要素に対して、対数尤度の配列を計算します。

目標は、loglikelihood 配列の値を最大にする、ただ1つの mu の推定値を見つけることです。

はじめに、プリロード済みのデータ sample_distances、sample_mean、sample_stdev と、補助関数 compute_loglikelihood() を使用します。

sample_mean を中心に、sample_stdev の広がりで値を取るようにして mu_guesses を作成します。
mu_guesses の各推定値 mu_guess について、sigma を sample_stdev に固定し、すべての sample_distances に対して compute_loglikelihood() を使います。
loglikelihoods 配列の最大値を見つけ、そのインデックスから mu_guesses の中の best_mu を取得します。
best_mu を表示し、loglikelihoods をプロットして可視化します。