1. 定位导航前面几篇讲了怎么衡量一个模型好不好（偏差、方差、过拟合）。本篇回答更深层的问题：损失函数从哪里来？答案是最大似然估计——训练神经网络的所有损失函数（MSE、交叉熵、NLL）本质上都是 MLE 在不同概率模型假设下的具体形式。2. 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）2.1 概念直觉似然（Likelihood）：给定参数θ\boldsymbol{\theta}θ，观测到这组训练数据的概率有多大？最大似然：找到那个让"观测到这组数据