增加迭代次数是否会影响log-lik、AIC等？

增加迭代次数可能会影响log-lik（对数似然）和AIC（赤池信息准则）的值，具体影响如下：

对数似然（log-lik）的影响

• 对数似然是衡量模型拟合数据好坏的指标，值越大表示模型拟合越好。
• 在模型拟合过程中，增加迭代次数通常意味着算法有更多机会找到参数空间中的最优解，从而可能提高对数似然值[2](@ref]。

赤池信息准则（AIC）的影响

• AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，值越小表示模型拟合越好，同时考虑了模型的复杂度。
• 一般来说，增加迭代次数可能会提高模型的拟合度，从而降低AIC值。但是，如果迭代次数过多，可能会导致模型过拟合，即模型在训练数据上表现很好，但在新数据上泛化能力下降。

因此，在模型拟合过程中，需要找到一个平衡点，既不过拟合也不过简，以达到最佳的模型性能。