在频率派的观点中,我们通过最优化某些准则(例如似然函数)来确定参数的具体值。而在贝叶斯派的观点中,给定观测数据,我们引入参数的先验分布,然后使用贝叶斯定理来计算对应后验概率分布。
贝叶斯机器学习:共轭先验
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