贝叶斯最大似然估计原理是建立在
极大似然估计原理的基础上的。最大似然估计的目的是通过已知的样本结果，推断出最有可能导致这样结果的参数值。而贝叶斯最大似然估计则引入了先验概率和条件概率的概念。通过先验概率和条件概率，可以在模型已定、参数未知的情况下，根据观察数据来评估模型参数。贝叶斯最大似然估计的过程是先求得先验概率和条件概率，然后利用
极大似然估计的方法来计算参数值，使得样本出现的概率为最大。因此，贝叶斯最大似然估计原理是通过使用频率来计算先验概率和条件概率，从而进行参数估计的一种方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
引用[.reference_title]
- *1* *2* 贝叶斯公式和
极大似然估计 详解[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* 朴素贝叶斯中的
极大似然估计[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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