【模式识别、朴素贝叶斯方法】最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP）
引言 贝叶斯公式中依据先验概率 P ( ω i ) P(\omega_i) P(ωi)和类条件概率密度 P ( X ∣ ω i ) P(X|\omega_i) P(X∣ωi)求得后验概率。贝叶斯决策论核心思想是非常简单，为了最小化风险，选择后验概率最大的类别（最小化误差概率）来设计最优分类器。但在实际应用中我的能获取的样本数据只有有限条且先验概率以及类条件概率均无法得知。在实际问题中，我们
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