线性回归 极大似然估计

线性回归标签是连续值，为什么有似然函数的概念？

线性回归的标签在上帝视角是一个随机值，这个随机变量是一个正态分布，每一条记录有一个正态分布，均值是拟合方程的值，标准差每条记录都是σ（线性回归假设误差满足均值为0，等方差的正态分布），那观测的概率就是一个概率密度函数，和离散随机变量的概率对应，连续性随机变量就是概率密度函数，这里是正态分布的概率密度函数，似然函数就是把每一个概率密度连乘起来，得到似然函数，最大化似然函数值，解得参数，其实最后化简出来和最小二乘是相同的，最小二乘和MLE得到的参数结果也是相同的。