使用最大似然法來求解線性模型（1）

在Coursera機器學習課程中，第一篇練習就是如何使用最小均方差(Least Square)來求解線性模型中的參數。本文從概率論的角度---最大化似然函數，來求解模型參數，得到線性模型。本文內容來源於：《A First Course of Machine Learning》中的第一章和第二章。   先來看一個線性模型的例子，奧林匹克百米賽跑的男子組歷年數據如下：     所謂求得一個線性模型就是

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