這兩篇文章不錯：
1. http://www.zhihu.com/question/20447622
2. http://blog.csdn.net/bingduanlbd/article/details/24384771
總的來說，就是已經知道了觀測到樣本x1,x2,x3…xn，假設參數都是已知的，然後爲了使得這些樣本的可能性最大，再反過來求參數取值應該滿足的條件。利用已知的樣本結果，反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的參數值。
注意的是，網絡上看到的很多式子，不要理解爲是條件概率！是給定參數的情況下的概率情況。
- 文章1是從誤差的角度出發。假設誤差e是滿足高斯分佈的，則可以知道各個真實值yi也是滿足高斯分佈，不過是均值變了，然後方差是一樣的：
- 文章2是直接假設樣本就是滿足高斯分佈的：
- 通過求導，得到均值和方差的計算方法：
