上一部分讲了贝叶斯决策的基本概念和使用它来做分类器（判别函数、决策面）
接下来引入

最大似然估计和贝叶斯参数估计

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每个样本集中的样本都是所谓 独立 同分布的随机变量【任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。】，且有充分 的训练样本

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类的条件概率密度估计（非常难），可分为这两类

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说到那么难的一个问题，所以我们本章的重点就是：
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试试用最大似然数估计解决这个问题

初始化一下条件

单个参数ML估计

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介绍一下那个未知参数的含义
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要解决的问题：
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ML的求解：
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多个参数情况下ML估计

唯一解情况
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其他情况
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无法求解的情况：均匀分布
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正态分布情况分析
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最后解得

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