最大似然估計：從概率角度理解機器學習

最大似然估計是機器學習中最常用的參數估計方法之一。整個建模過程需要一個似然函數來描述在不同模型參數下真實數據發生的概率，似然函數是關於模型參數的函數。最大似然估計就是尋找最優參數，使得觀測數據發生的概率最大、統計模型與真實數據最相似。 本專欄之前的文章介紹了線性迴歸以及最小二乘法的數學推導過程。對於一組訓練數據，使用線性迴歸建模，可以有不同的模型參數來描述數據，這時候可以用最小二乘法來選擇最優參數

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