贝叶斯估计详解

贝叶斯估计         贝叶斯估计：从参数的先验知识和样本出发。         不同于ML估计，不再把参数θ看成一个未知的确定变量，而是看成未知的随机变量，通过对第i类样本Di的观察，使概率密度分布P(Di|θ)转化为后验概率P(θ|Di)，再求贝叶斯估计。         假设：将待估计的参数看作符合某种先验概率分布的随机变量。         基本原理：         我们期望在真实的

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