最大似然,最小二乘,最大後驗

最大似然,最小二乘,最大後驗 最大似然估計是需要有分佈假設的，屬於參數統計，如果連分佈函數都不知道，又怎麼能列出似然函數呢？ 而最小二乘法則沒有這個假設。 二者的相同之處是都把估計問題變成了最優化問題。但是最小二乘法是一個凸優化問題，最大似然估計不一定是。 那麼爲啥有這麼多人把MLE和OLSE搞混，因爲當likelihood用於gaussian的時候，由於gaussian kernel裏有個類似於

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