在机器学习和统计学领域，我们经常需要处理大量的数据，并且需要从这些数据中提取有用的信息。其中，似然函数（likelihood）是一个非常重要的概念，它帮助我们理解给定模型参数下观测到的数据的可能性大小。最大似然函数（Maximum Likelihood Estimation, MLE）则是通过最大化似然函数来估计最有可能产生观测数据的模型参数。简单来说，就是找到一组参数值，使得在这些参数下观察到数据的概率最大。🔍📈

然而，在某些情况下，直接使用最大似然函数可能并不方便或有效。这时，最小二乘法（Least Squares Method）就派上用场了。最小二乘法通过最小化预测值与实际观测值之间的平方误差和来估计模型参数。这种方法在许多应用中都非常有效，尤其是在线性回归问题中。📊📉

这两种方法各有优势，选择哪种方法取决于具体的应用场景和数据特性。掌握这两种方法，可以帮助我们在数据分析和机器学习项目中做出更准确的预测和决策。🎯🚀

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