最大似然與正太分佈
這兩個詞語都是概率論中見的詞語，乍一看沒有什麼聯絡。最近看了斯坦福的機器學習課程，其中有對於迴歸問題的均方誤差函式的由來進行的仔細論述，我認為十分有意思，就寫了部落格來記錄一下。
最大似然：簡單來說，就是不斷調整模型的引數，使已知發生的事件的概率是最大的。
正態分佈密度函式:
對於一個迴歸問題，我們f(x)儘量的去擬合y。如果我們假設所有的誤差都是服從正太分佈的則有 f(x)=y+
我們要最大化上述式子，等價於最小化
（注：連續型隨機變數聯合分佈用密度函式來估計，離散型隨機變數聯合分佈用概率來估計）
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