AI_02_线性回归深入和代码实现_04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然

  均值和方差确定了，高斯分布的形状就确定了。 解释概率密度函数，如果均值和方差确定了。那么给出一个x，可以计算出f(x)，f(x)是概率密度函数，f(x)越大代表概率密度函数越大，概率密度越大对应的概率就越大，但需要注意：f(x)不是概率。   在机器学习中误差ε(i)是随机变量，当数据量多了的话ε(i)服从正太分布！ ∏是连乘符号，找到多个概率密度相乘最大的时刻来模拟多个概率相乘最大！ 找到最

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