极大似然与最小二乘

最大似然估计和最小二乘法还有一大区别就是，最大似然估计是需要有 分布假设的，属于参数统计，如果连分布函数都不知道，又怎么能列出似然函数呢？ 而最小二乘法则没有这个假设。 二者的相同之处是都把估计问题变成了最优化问题。但是最小二乘法是一个凸优化问题，最大似然估计不一定是。 那么为啥有这么多人把MLE和OLSE搞混，因为当likelihood用于gaussian的时候，由于gaussian kerne

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