牛顿法在机器学习中的运用
定义
我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。 假设你在校园里随便找了100个男生和100个女生。他们共200个人。将他们按照性别划分为两组，然后先统计抽样得到的100个男生的身高。假设他们的身高是服从正态分布的。
但是,这个分布的均值μ和方差σ2我们不知道，这两个参数就是我们要估计的。记作
θ=[μ,σ]T。
问题：我们知道样本所服从的概率分布的模型和一些样本，需要求解该模
型的参数。
我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。 假设你在校园里随便找了100个男生和100个女生。他们共200个人。将他们按照性别划分为两组，然后先统计抽样得到的100个男生的身高。假设他们的身高是服从正态分布的。
但是,这个分布的均值μ和方差σ2我们不知道，这两个参数就是我们要估计的。记作
θ=[μ,σ]T。
问题：我们知道样本所服从的概率分布的模型和一些样本，需要求解该模
型的参数。