最大似然估计的意思就是最大可能性估计,其内容为:如果两件事A,B相互独立,那么A和B同时发生的概率满足公式
P(A , B) = P(A) * P(B)
P(x)表示事件x发生的概率.
如何来理解独立呢?两件事独立是说这两件事不想关,比如我们随机抽取两个人A和B,这两个人有一个共同特性就是在同一个公司,那么抽取这两个人A和B的件事就不独立,如果A和B没有任何关系,那么这两件事就是独立的.
我们使用多元线性回归的目的是总结一些不想关元素的规律,比如以前提到的散列点的表达式,这些点是随机的,所以我们认为这些点没有相关性,也就是独立的.总结不相关事件发生的规律也可以认为是总结所有事件同时发生的概率,所有事情发生的概率越大,那么我们预测到的规律就越准确.
这里重复下以前我们提到的观点.回归的意思是用一条直线来概括所有点的分布规律,并不是来描述所有点的函数,因为不可能存在一条直线连接所有的散列点.所以我们计算出的值是有误差的,或者说我们回归出的这条直线是有误差的.我们回归出的这条线的目的是用来预测下一个点的位置.
考虑一下,一件事情我们规律总结的不准,原因是什么?是不是因为我们观察的不够细或者说观察的维度不够多呢?当我们掷一个骰子,我们清楚的知道他掷出的高度,落地的角度,反弹的力度等等信息,那上帝视角的我们是一定可以知道他每次得到的点数的.我们观测不到所有的信息,所以我们认为每次投骰子得到的点数是不确定的,是符合一定概率的,未观测到的信息我们称为误差.
一个事件已经观察到的维度发生的概率越大,那么对应的未观测到的维度发生的概率就会越小.可以说我们总结的规律就越准确.根据最大似然估计
P(y) = P(x1,x2 ... xn)= P(x1) * P(x2) ... P(xn)
当所有事情发生的概率为最大时,我们认为总结出的函数最符合这些事件的实际规律.所以我们把总结这些点的分布规律问题转变为了 求得P(x1,x2 ... xn)= P(x1) * P(x2) ... P(xn)的发生概率最大.