深入理解监督学习的概率视角：从噪声、建模到MLE与MAP
本文深入探讨了监督学习中概率模型的构建，从数据中的不确定性出发，分层解析了如何通过模型近似真实映射并量化噪声。通过对最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）的详细推导与对比，揭示了参数估计背后的统计学原理及其在优化问题中的应用。
MLE
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