最大似然估计(MLE)与最小二乘估计(LSE)的区别

最大似然估计与最小二乘估计的区别 标签（空格分隔）： 几率论与数理统计web 最小二乘估计 对于最小二乘估计来讲，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值与观测值之差的平方和最小。svg 设Q表示平方偏差， Yi 表示估计值， Ŷ i 表示观测值，即 Q=∑ni=1(Yi−Ŷ i)2 函数 最大似然估计 对于最大似然估计来讲，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组

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