最大似然估计方法与贝叶斯估计方法答:最大似然估计是把待估的参数看作固定的未知量,而贝叶斯估计则是把待估的参数作为具有某种先验分布的随机变量,通过对第i类学习样本Xi的观察,使概率密度分布P(Xi/θ)转化为后验概率P(θ/Xi) ,再求贝叶斯估计。(4)设以下两类模式均为正态分布 _1:((0,0)T,(2,0)T,(2,2)T,(0,2)T) _2:((4,4)T,(6,4)T,(6,6)T,(4,6)T) 设P(_1)= P(_2)=1/2,求该两类模式之间的Bayes判别界面的方程,并绘出判别界面。