摘要：
1.贝叶斯学习要了解这三个概念，需要先知道什么是贝叶斯学习。贝叶斯学习就是根据给定数据的先验概率计算每种假设的可能性，它是基于先验和后验概率的乘积的，计算式如下：这个公式的意思是，在某个data出现的情况下，这个data属于某一class类的概率等于这个class的先验概率乘以后验概率，其中P(class)是先验概率，P(data|class)是条件概率。2.MAP（最大后验概率）上面的式子为每一类（class）都求出了在某个data出现情况下，属于这类（class）的概率。然而，大多数时候，我们只是想知道这个data最可能属于哪一类。那么，我们只求出使上个式子左边最大的那个类即可，这就是MA 阅读全文
