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机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。
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笔记来源：Maximum Likelihood for the Binomial Distribution, Clearly Explained!!! P ( x ∣ n , p ) P(x|n,p) P ( x ∣ n , p ) 计算二项分布的极大似然估计 L ( p ∣ n , x ) L(p|n,x) L ( p ∣ n , x )
笔记来源：Maximum Likelihood For the Normal Distribution, step-by-step!!! 1.1.1 μ值对正态分布的影响 1.1.2 σ值对正态分布的影响 极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法 【引用自：一文搞懂极大似然估计】 P(所求 | 已知)、L(所求 | 已知) 概率是已知模型和参数，推数据
最小二乘法、极大似然估计和交叉熵是常用的三种损失函数。 最小二乘法是一种回归问题中常用的损失函数，用于衡量预测值与实际值之间的误差平方和。它常用于线性回归问题中，目标是最小化预测值与真实值之间的均方误差（MSE）。 极大似然估计（Maximum Likelihood Estima
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