贝叶斯估计和极大似然估计的区别

1 如何求类条件几率密度：算法 贝叶斯决策中关键便在于知道后验几率，那么问题便在于求解类条件几率密度。答案即是将类条件几率密度进行参数化。函数 2 最大似然估计和贝叶斯估计参数估计.net 鉴于类条件几率密度难求，咱们将其进行参数化，这样咱们遍只须要对参数进行求解就好了，问题难度将大大下降。 好比咱们假设类条件几率密度p(x|w) 是一个多元正太分布，那么咱们就能够把问题从估计彻底未知的几率目的p

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