最大似然估计 完成ML估计后,概率密度函数p(x|o,8完全已知 ,即其参数的形式和值都已知 ·类α的后验概率可由贝叶斯公式计算 P(o/x)p(x|0, 0, )P(o) p(x|01,e)P(a) 基于后验概率可做出贝叶斯决策 显式表示数据集D在参数估计中的作用: P(GIx, D-1)=C p(x|0,D)P(0) p(x|0,D)P(0)最大似然估计 • 完成ML估计后，概率密度函数 完全已知 ，即其参数的形式和值都已知 • 类 的后验概率可由贝叶斯公式计算 基于后验概率可做出贝叶斯决策 • 显式表示数据集 在参数估计中的作用：