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http://m.blog.csdn.net/SmellyKitty/article/details/49130173
主观上的经验估计
给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X=x的概率：
L(θ|x)=P(X=x|θ).
一般似然函数的值越大表明在结果X=x下，此参数θ越合理。
后验概率可以通过贝叶斯公式求解（机器学习参数估计）
P(θ|x)
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本文标题：最大似然估计 （MLE） 最大后验概率（MAP）
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