如何理解贝叶斯估计理论

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贝叶斯估计就是在给定训练数据D的情况下，确定假设空中的最佳假设。最佳假设:一种方法是在给定数据D和h中不同假设的先验概率的情况下，将其定义为最可能的假设，贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下观测不同数据的概率以及观测数据本身。

英国数学家贝叶斯。702年出生于伦敦，他是一名牧师。他于1742年成为皇家学会的成员。死于1763年4月7日。贝叶斯数学主要研究概率论。首先，他将归纳推理应用于概率论的基础理论，创立了贝叶斯统计理论，在统计决策函数、统计推断和统计估计等方面做出了贡献。1763年，他发表了一篇关于这个主题的论文，这篇论文在现代概率论和数理统计中起了重要作用。贝叶斯的另一本书《机会理论导论》出版于1758年。概率论是数学的一个分支，逻辑严谨，推理性强。贝叶斯公式是概率论中的一个重要公式，贝叶斯使用的很多术语一直沿用至今。

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标签： 贝叶斯 概率论 贝叶斯估计 统计学