开发者学堂课程【人工智能必备基础：概率论与数理统计：后验概率估计】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/545/detail/7403
后验概率估计
内容介绍
一、回顾最大似然估计
二、最大后验概率有区别吗
三、最大后验估计
一、回顾最大似然估计
找到最合适的参数使其满足数据
最大似然估计
如果一件事，正例的出现了 8 次，负例出现了 2 次，如何求解呢？
求解的目标
该求导了
二．最大后验概率有区别吗
要求的东西变了吗？没有，都是做参数估计
问题变得复杂一点了，现在多了一个先验知识
优化的目标：
根据贝叶斯公式：
这两项分别是什么？有点眼熟
三、最大后验估计
p（X|μ）这是似然的部分，p（μ）这是先验知识
怎么进行求解呢？照样，但是多了个先验，这个得先写出来
假设参数有一个先验服从 Beta 分布
我们要试验的任务当做一个伯努利实验，每次都是一个二项分布
目标这就来了：
