摘要：
极大似然估计和贝叶斯估计分别代表了频率派和贝叶斯派的观点。频率派认为，参数是客观存在的，只是未知而矣。因此，频率派最关心极大似然函数，只要参数求出来了，给定自变量X，Y也就固定了，极大似然估计如下所示:D表示训练数据集，是模型参数相反的，贝叶斯派认为参数也是随机的，和一般随机变量没有本质区别，正是因为参数不能固定，当给定一个输入x后，我们不能用一个确定的y表示输出结果，必须用一个概率的方式表达出来，所以贝叶斯学派的预测值是一个期望值，如下所示：其中x表示输入，y表示输出，D表示训练数据集，是模型参数 该公式称为全贝叶斯预测。现在的问题是如何求（后验概率），根据贝叶斯公式我们有： 可惜的是，上面 阅读全文
