如何理解貝葉斯估計

貝葉斯估計，是在給定訓練數據D時，確定假設空間H中的最佳假設。最佳假設：一種方法是把它定義為在給定數據D以及H中不同假設的先驗概率的有關知識下的最可能假設。貝葉斯理論提供了一種計算假設概率的方法，基於假設的先驗概率、給定假設下觀察到不同數據的概率以及觀察到的數據本身。

貝葉斯，英國數學家。1702年出生於倫敦，做過神甫。1742年成為英國皇家學會會員。1763年4月7日逝世。貝葉斯在數學方面主要研究概率論。他首先將歸納推理法用於概率論基礎理論，並創立了貝葉斯統計理論，對於統計決策函數、統計推斷、統計的估算等做出了貢獻。1763年發表了這方面的論著，對於現代概率論和數理統計都有很重要的作用。貝葉斯的另一著作《機會的學説概論》發表於1758年。概率論是邏輯嚴謹推理性強的一門數學分科，貝葉斯公式是概率論中較為重要的公式，貝葉斯所採用的許多術語被沿用至今。