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(一)基于所有样本的极(或最)大似然(Maximum Likelihood)
假定误差为高斯分布的情况下,最后其实等同于是在优化最小二乘。
(二)最大似然估计
有助于了解生成和估计得逻辑
通过投硬币问题来深度理解
投硬币问题的最(或极)大似然估计
(三)带约束条件的优化--拉格朗日乘法项(Lagrangian Multiplier)
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