【模式識別、樸素貝葉斯方法】最大似然估計（MLE）、最大後驗概率估計（MAP）
引言 貝葉斯公式中依據先驗概率 P ( ω i ) P(\omega_i) P(ωi)和類條件概率密度 P ( X ∣ ω i ) P(X|\omega_i) P(X∣ωi)求得後驗概率。貝葉斯決策論核心思想是非常簡單，爲了最小化風險，選擇後驗概率最大的類別（最小化誤差概率）來設計最優分類器。但在實際應用中我的能獲取的樣本數據只有有限條且先驗概率以及類條件概率均無法得知。在實際問題中，我們
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