Maximum Likelihood Estimation极大似然估计
Welcome To My Blog 贝叶斯公式 现通过分类问题解释贝叶斯公式: P(c)是类别c的先验(prior)概率 P(x|c)是似然概率(likelihood probability),或者说是样本x相对于类别c的类条件概率(class-conditional probability) P(x)是用于归一化的证据(evidence)因子,通过全概率公式将P(x)展开,即上式第二个等号右边
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