又见贝叶斯!这里 h 就是指一条特定的直线,D 就是指这 N 个数据点.我们需要寻找一条直线 h 使得 P(h) * P(D|h) 最大.很显然,P(h) 这个先验概率是均匀的,因为哪条直线也不比另一条更优越.所以我们只需要看 P(D|h) 这一项,这一项是指这条直线生成这些数据点的概率,刚才说过了,生成数据点 (Xi, Yi) 的概率为 EXP[-(ΔYi)^2] 乘以一个常数.而 P(D|h) = P(d1|h)  P(d2|h)  .. 即假设各个数据点是独立生成的,所以可以把每个概率乘起来.于是生成 N 个数据点的概率为 EXP[-(ΔY1)^2] * EXP[-(ΔY2)^2] * EXP[-(ΔY3)^2