MLE:根据若干已知的X，y的训练集，找到一组w，使得x作为已知条件下y发生的概率最大
第一步：
对于多元线性回归
MLE+正太分布 可以推导出损失函数J(w)=MSE
对于逻辑回归
MLE 可以推到出损失函数J(w)=cross entropy
第二步：
找到损失函数最小值
通过一阶泰勒展开进行求解得到梯度下降公式
然后求梯度
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对于多元线性回归
MLE+正太分布 可以推导出损失函数J(w)=MSE
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最大似然估计 MLE
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本文标题：MLE最大似然估计
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