朴素贝叶斯法, 后验概率最大化的含义, 参数估计

基于贝叶斯估计的最大后验(MAP)估计

贝叶斯估计和最大似然估计的原理及代码matlab

参数估计 function [mu, sigma] = Bayesian_parameter_est(train_patterns, train_targets, sigma)

matlab实现贝叶斯（bayes）参数估计

机器学习的核心思想是从过往的经验中学习出规则，从而对新的事物进行预测。对于监督学习来说，有用的样本数目越多，训练越准确。主要是各种模型+算法 ，最终得到一个最优解。最大似然，最大后验估计都是给定模型参

模式识别-贝叶斯估计—手写数字概率模型参数估计与识别代码，附带测试集和训练集，带有详细注释及各部分具体流程分类和说明。有利于读者弄懂原理和具体流程

贝叶斯估计BayesEstimation是一种高效的参数估计方法，使用该方法可以更准确地估计后验概率。该方法包含实例代码和详尽的贝叶斯估计函数参考书籍：统计学习方法。在使用方法时，需要输入训练数据集X

朴素贝叶斯 Naive Bayes实现使用python3 使用navie Bayes来学习和保留电子邮件是火腿还是垃圾邮件。

已知先验分布概率和条件概率，根据贝叶斯公式计算后验分布的概率。 步骤如下： 确定已知参数： 先验分布概率 $P(A)$ 条件概率 $P(B|A)$ 计算联合概率：

朴素贝叶斯法，使用scikit-learn自带的digits数据集