最大似然估計、最大後驗估計和貝葉斯估計的關係

        最大似然估計（MLE）html         原理：設X1, X2…Xn是取自整體X的一個樣本，樣本的聯合密度（連續型）或聯合機率密度（離散型）爲f(X1, X2…Xn; Θ)。當給定樣本X1, X2…Xn時，定義似然函數爲L(Θ)= f(X1, X2…Xn; Θ)。函數         L(Θ)看做參數Θ的函數，極大似然估計法就是用使L(Θ)達到最大值的去估計真實值Θ。L()=

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