模式分类

最大似然估计（和其他类似方法）把待估计的参数看作是确定性的量，只是其取值未知。最佳估计就是使得产生已观测到的样本（即训练样本）的概率为最大的那个值。 与此不同的是，贝叶斯估计则把待估计的参数看成是符合某种先验分布的随机变量。对样本进行观测的过程，就是把先验概率密度转化为后验概率密度，这样就利用样本的信息修正了对参数的初始估计值。

参数估计问题是统计学中的经典问题，并且已经有了一些具体的解决方法。这里我们将主要讨论两种最常用和很有效的方法，也就是：最大似然估计和贝叶斯估计。

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