《统计学习方法》笔记——6.13模型参数估计
《统计学习方法》中的 6.1.3 模型参数估计 一节中讲到在逻辑斯谛回归模型学习时，可以应用极大似然估计法估计模型参数，从而得到逻辑斯谛回归模型。
那么问题来了，如何应用极大似然估计法估计模型参数呢？
为了搞清楚这个问题，首先要知道似然函数是什么？这里维基百科给出的描述如下：
总结起来就是：已知有事件A发生（即6.13节中给定的训练数据集T），运用似然函数L(B|A)估计参数B。通常做法是使用极大似然估计，即对似然函数求极值点，该极值点就是我们所求参数。（我的理解是当使用某个特定的似然函数，估计参数B时也可能使用’’极小似然估计‘‘，虽然好像没这个说法，不过思想是一样的）
6.13节的似然函数含义为数据样本点属于其真实标记的概率之积，极大似然估计就是根据给定的训练数据集T（即维基百科里事件A的发生）估计参数w，使得数据样本属于其真实标记的概率最大。