首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >最大后验概率(Maximum a posteriori estimation | MAP)

最大后验概率(Maximum a posteriori estimation | MAP)

作者头像
easyAI
发布2019-12-18 16:46:23
1.7K0
发布2019-12-18 16:46:23
举报
文章目录

百度百科版本

统计学中,MAP为最大后验概率(Maximum a posteriori)的缩写。估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。它与最大似然估计中的 Fisher方法有密切关系,但是它使用了一个增大的优化目标,这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。所以最大后验估计可以看作是规则化(regularization)的最大似然估计。

查看详情

维基百科版本

在贝叶斯统计,一个最大后验概率(MAP)估计是未知数,即等于的估计模式的的后验分布。MAP可用于基于经验数据获得未观测量的点估计。它与最大似然(ML)估计方法密切相关,但采用了包含先验分布的增强优化目标(量化通过相关事件的先前知识获得的额外信息)超过想要估计的数量。因此,MAP估计可以被视为ML估计的正则化。

查看详情

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2019年1月6日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 百度百科版本
  • 维基百科版本
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档