伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计

  定义随机变量A为一次伯努利试验的结果， A A A的取值为[0,1]，几率分布为 P ( A ) P(A) P(A): P ( A = 1 ) = θ P ( A = 0 ) = 1 − θ P(A=1)=\theta\\P(A=0)=1-\theta P(A=1)=θP(A=0)=1−θ下面分别使用极大似然估计和贝叶斯估计来估计 θ \theta θ。html 极大似然估计 L ( θ )

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