概念介紹（機器學習）

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似然函數：似然函數在形式上就機率密度函數。   似然函數用來估計某個參數。

最大似然函數：就是求似然函數的最大值。         最大似然函數用於估計最好的參數。

最小二乘法：它通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函數匹配。就是求 y=a1+a2x的係數。通過最小化誤差的平方，然後求係數的偏導數，令導數為0，求解。

梯度下降法，基於這樣的觀察：如果實值函數  在點  處可微且有定義，那麼函數 在  點沿著梯度相反的方向  下降最快。就是求最低點。

局部加權迴歸：它的中心思想是在對參數進行求解的過程中，每個樣本對當前參數值的影響是有不一樣的權重的，自己上網搜吧。