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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
贝叶斯估计是用于模式识别的一种比较常用的分类算法，主要集中于分类器的设计和判决函数的设定
李航《统计学习方法》第四章【朴素贝叶斯法】朴素贝叶斯法,、后验概率最大化的含义和参数估计
贝叶斯估计和最大似然估计的原理及代码matlab
贝叶斯区间估计利用贝叶斯统计推断方法,给出了正态总体未知参数(期望、方差及其函数)的后验置信概率1-α的区间估计.
详细介绍经验贝叶斯估计方法，使用贝叶斯方法的一个先决条件是知道先验分布，而在实际问题中，这一条件常常是不满足的。因为，即使在一个问题中，人们对参数取什么值可能事先（抽样以前）有一些知识，但这种知识往往
机器学习之贝叶斯估计,贝叶斯统计视角下的线性回归实例
最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)概率估计 注:阅读本文需要贝叶斯定理与最大似然估计的部分基础 最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)估计可以利用经
朴素贝叶斯算法，matlab程序，极大似然估计，贝叶斯估计
参数估计 function [mu, sigma] = Bayesian_parameter_est(train_patterns, train_targets, sigma)
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