极大似然

这两篇文章不错：
1. http://www.zhihu.com/question/20447622
2. http://blog.youkuaiyun.com/bingduanlbd/article/details/24384771

• 总的来说，就是已经知道了观测到样本x1,x2,x3…xn，假设参数都是已知的，然后为了使得这些样本的可能性最大，再反过来求参数取值应该满足的条件。利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。

• 注意的是，网络上看到的很多式子，不要理解为是条件概率！是给定参数的情况下的概率情况。

• 文章1是从误差的角度出发。假设误差e是满足高斯分布的，则可以知道各个真实值yi也是满足高斯分布，不过是均值变了，然后方差是一样的：
  
• 文章2是直接假设样本就是满足高斯分布的：
  
• 通过求导，得到均值和方差的计算方法：