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一切模型背后的灵魂：最大似然估计 为什么几乎所有模型的目标函数，最终都能指向这条原理？从机器学习到神经网络，背后的哲学都来自同一个思想：最大似然估计（MLE）！#数理统计 #概率论 #统计学 #机器学习 #数学思维
2025-11-08
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为什么几乎所有教科书上对微分的讲解都不明不白？ 国内大部分《高等数学》或《微积分》教材，在「微分」这个概念上，试图把两种完全不同，甚至在历史上是互相对立的体系，强行缝合在一起，又不愿意花篇幅讲清楚它们的来龙去脉。
哪两种体系？
1、历史的、直观的、物理学家的「无穷小量」体系。
2、现代的、严谨的、数学家的「线性逼近」体系。
#高数 #高等数学 #微积分 #微分 #数学
2026-04-06
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机器学习的参数估计：MLP MAP 正则化 过拟合 统计估计与模型优化的统一理论。MLE是回归用均方误差、分类用交叉熵的理论根源，证明损失函数并非人为设计；进而引入MAP，说明L1/L2 正则化本质是参数加入拉普拉斯、高斯先验，用于抑制过拟合；偏差 - 方差权衡是模型选择的核心依据， MLE 一致性与有效性两大优良性质；隐变量的EM 算法及其典型应用。#机器学习 #概率统计 #人工智能 #数学
2026-04-06
