前置知识 由于人工智能方向涉及较多数学知识，限于篇幅原因，作者无法将其列举完全，这里挑选几个较为重要的知识点作简要介绍。有些基础数学知识已经单独在其他文档中描述，这里不再赘述。如有疑问，欢迎评论或私信留言。 极大似然法 总体有分布率或密度函数，已知，是参数空间。为取自总体的一个样本的观测值，将样本的联合分布率或联合密度函数看成是的函数，用表示，又称为的似然函数，即 称满足关系式 的解 为的极大似然估计量。 当是可微函数时，求导是求极大似然估计最常用的方法。此时又因与在同一个处取得极值，且对对数似然函数求导更简单，故我们常用如下对数似然方程 当为几个未知参数组成的向量时，用如下对数似然方...
