在人工智能和机器学习的世界里，最大似然估计（MLE） 和 贝叶斯方法 是两种重要的统计推断工具。最大似然估计通过寻找使观测数据概率最大的参数值来建模，而贝叶斯方法则结合了先验知识和观测数据，用后验概率来更新对模型参数的理解。这两种方法各有千秋，但都为解决复杂问题提供了理论基础。
当提到分类任务时，朴素贝叶斯分类器 是一种简单却强大的算法。它基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立（即“朴素”假设），从而大大简化了计算过程。尽管如此，朴素贝叶斯在文本分类、垃圾邮件过滤等场景中表现优异，堪称高效的小能手！✨
无论是处理数据挖掘还是构建预测模型，掌握这些方法都能让你更接近真相，解锁更多可能性！🔍🎯
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