这道题有什么贝叶斯公式的通俗解释，看不懂

点击联系发帖人 时间：2018-10-25 00:41
贝叶斯公式的通俗解释

朴素：特征的各个维度看做条件獨立

大概理解：给定一个样本向量（观测数据）判断这个样本的标签。相当于已知观测数据求最大的后验概率对应的标签。

举个例子（摘自统计学习方法）：

贝叶斯估计求解（λ = 1时称为拉普拉斯平滑；λ = 0时，称为极大似然估计）：


书中对这两个方法的说明：


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