最小二乘法
期望和实际值的方差作为损失函数，1/2是为了方便求导。
实际值又是通过权重W和偏置项b来确定，所以我们可以对它训练。
极大似然估计
我们以抛硬币为例，左边的是我们假设的概率模型，右边是真实世界的实验结果。
c1，c2，c3…c10是该情况发生的概率，西塔是给定的概率模型。
我们计算上述三种情况得到的概率，如下图所示
我们发现第二种模型，概率最大。这些我们假设模型计算的结果叫做似然值，而最大的似然值就是最大似然值。我们就可以认为最大似然值的概率模型越能描述现实世界。
如何训练呢？其中概率依赖于W和b，我们写成y。并且展开，加上log方便计算（乘法变加法）下面是个二分类问题。
交叉熵
公式和极大似然估计一样，但是思路不一样，之后再补充。
