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

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        ## 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。

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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。

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        2019年1月6日
        by [打不死的小强](https://easyai.tech/author/xiaoqiang/)
                    Updated: 2022年8月16日






                  -

          [数学基础](https://easyai.tech/ai-definition-category/mathematical-foundation/)



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          [MAP](https://easyai.tech/ai-definition-tag/map/), [Maximum a posteriori estimation](https://easyai.tech/ai-definition-tag/maximum-a-posteriori-estimation/), [最大后验概率](https://easyai.tech/ai-definition-tag/%e6%9c%80%e5%a4%a7%e5%90%8e%e9%aa%8c%e6%a6%82%e7%8e%87/), [概率论](https://easyai.tech/ai-definition-tag/%e6%a6%82%e7%8e%87%e8%ae%ba/)








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