贝叶斯估计详解

贝叶斯估计函数         贝叶斯估计：从参数的先验知识和样本出发。spa         不一样于ML估计，再也不把参数θ当作一个未知的肯定变量，而是当作未知的随机变量，经过对第i类样本Di的观察，使几率密度分布P(Di|θ)转化为后验几率P(θ|Di)，再求贝叶斯估计。3d         假设：将待估计的参数看做符合某种先验几率分布的随机变量。blog         基本原理：变量  

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