最大似然估计和最小二乘法怎么理解？

最大似然估计和最小二乘法怎么理解？机器学习 数据 是由模型的真实输出 叠加上高斯噪声 获得的，即：函数 那么对模型参数 的最大似然估计和最小二乘估计是等价的。学习 -------------------简单的推导--------------------优化 咱们知道，模型的似然函数是spa 同时，有 , 那么能够获得3d 所以，去掉后面两项不包含 的常数项，模型参数 的最大似然估计 ，就等价于最小

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