贝叶斯决策
贝叶斯公式（后验概率）：
- p(w)：每种类别分布的概率——先验概率；
- p(x|w)：某类别下x事件发生的概率——条件概率；
- p(w|x)：x事件已经发生，属于某类的概率——后验概率；
- 后验概率越大，说明x事件属于这个类的概率越大，就越有理由把事件x归到这个类下
实际问题中，我们只知道优先数目的样本数据，先验概率和条件概率不知道，求不出后验概率。这个时候需要对先验概率和条件概率进行估计，然后再使用贝叶斯分类器。
先验概率的估计方法：
- 每个样本的属于哪个类是已知的（有监督学习）；
- 依靠经验；
- 用训练样本中各类出现的频率估计；
后验概率的估计（很难）：
概率密度函数包含的信息很多，样本数据不多，特征向量维度很大，所以估计这个概率密度函数很难。
因此将概率密度函数的估计转化为估计参数，就是极大似然估计。
当然了，概率密度函数的选取很重要，模型正确，在样本区域无穷时，我们会得到较准确的估计值，如果模型都错了，那估计半天的参数，肯定也没啥意义了。
前提
使用极大似然估计的前提：
训练样本的分布能代表样本的真实分布；每个样本集中的样本都是独立同分布的随机变量；有充分的训练样本。
极大似然估计
模型已定，参数未知：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这种结果的参数值。
通过若干次试验，观察其结果，利用试验结果得到某个参数值能够使样本出现的概率为最大，则称为极大似然估计。
由于样本集中的样本都是独立同分布，可以只考虑一类样本集D，来估计参数向量θ。记已知的样本集为：
似然函数（linkehood function）：
联合概率密度函数
称为相对于
样本集的θ的似然函数。
如果存在一个参数值θ使得整个似然函数得到最大值，那么这个θ就是极大似然估计量，他是样本集的函数：
求解极大似然函数
实际中为了便于分析，定义了对数似然函数：
1. 未知参数只有一个（θ为标量）：
在似然函数满足连续、可微的正则条件下，极大似然估计量是下面微分方程的解：
2.未知参数有多个（θ为向量）
则θ可表示为具有S个分量的未知向量：
记梯度算子：
若似然函数满足连续可导的条件，则最大似然估计量就是如下方程的解：
方程的解只是一个估计值，只有在样本数趋于无限多的时候，它才会接近于真实值。
特点：
简单，收敛性好，样本数目越多收敛性能越好；依赖模型，如果模型就是错的，那么估计出的参数肯定也是错的，最后的结果会很差。
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