AI_02_線性迴歸深入和代碼實現_04_應用正太分佈概率密度函數_對數總似然

  均值和方差確定了，高斯分佈的形狀就確定了。 解釋概率密度函數，如果均值和方差確定了。那麼給出一個x，可以計算出f(x)，f(x)是概率密度函數，f(x)越大代表概率密度函數越大，概率密度越大對應的概率就越大，但需要注意：f(x)不是概率。   在機器學習中誤差ε(i)是隨機變量，當數據量多了的話ε(i)服從正太分佈！ ∏是連乘符號，找到多個概率密度相乘最大的時刻來模擬多個概率相乘最大！ 找到最

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