我想你在这里比较苹果和橘子。最大似然是似然函数的最大值，它以某种方式描述了您的数据生成过程。给定您想象的数据生成模型，特别是可能性为您提供观察数据的概率。在这方面，它类似于损失度量。

梯度下降是一种以最大化/最小化某些函数（例如损失度量）的方式改变参数的方法。

那么，您为什么要尝试比较这两件事呢？在我看来，您可以将可能性用作损失函数（通常是对数似然），然后运行梯度下降以使其最大化。

也许这就是你的意思。为什么要使用可能性作为梯度下降的损失度量？在我的用例中，当可用数据不是均匀采样或非同调数据时，它会有所帮助，例如，如果您想进行回归以获得 y 作为 x=0...1 的函数，但 y 的方差在该区域更大x=0.2...0.4 与其他地区相比。使用最小二乘作为损失度量可能会导致拟合不佳（因为最小二乘的内在假设是您在 y 中的方差是相同的）。