最大似然估计 给定c个类:o1,2,…2 ·假设所有的类条件概率密度函数p(x|o),i=1…,C都具有已知的 参数化形式 假设每个参数向量1对它所属的类别起的作用都是相互独立的 例如:p(xX|0,0)~NμΣ)whee1=(μΣ) ·给定c个数据集(每个数据集对应一个类别):D,D2,…D 每个数据集D中的样本为独立同分布( independent and identically distributed,缩写为id.)的随机变量,这些随机变量 均从某个概率密度函数pXωθ)独立抽取 由于不同类的参数相互独立,D1无法为,≠的估计提供任何信 ·因此,可以对每个类别分别估计参数,类别下标可以省略 p(X|,6)p(X|0)D→D最大似然估计 • 给定c个类： • 假设所有的类条件概率密度函数 都具有已知的 参数化形式 • 假设每个参数向量 对它所属的类别起的作用都是相互独立的 • 例如： • 给定c个数据集（每个数据集对应一个类别）： • 每个数据集 中的样本为独立同分布（independent and identically distributed，缩写为i.i.d.）的随机变量，这些随机变量 均从某个概率密度函数 独立抽取 • 由于不同类的参数相互独立， 无法为 ， 的估计提供任何信 息 • 因此，可以对每个类别分别估计参数，类别下标可以省略