最大后验（Maximum a Posteriori，MAP）概率估计详解
最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）概率估计
注：阅读本文需要贝叶斯定理与最大似然估计的部分基础
最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最（极）大似然估计（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所以最大后验估计可以看作是正则化（regularized）的最大似然估计。
想要了解最大后验（MAP）概率估计，需要学会贝叶斯定理以及极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，M
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