菜鳥學機率統計——最大後驗機率（MAP)

最大似然估計：把待估計的參數看做是肯定性的量（只是其取值未知），其最佳估計就是使得產生已觀察到的樣本（即訓練樣本）的機率爲最大的那個值。（即求條件機率密度p(D|＄)爲最大時的＄，其中D爲樣本集，＄爲條件機率密度分佈的參數）。特色：簡單適用；在訓練樣本增多時一般收斂得很好。只考慮某個模型能產生某個給定觀察序列的機率，而未考慮該模型自己的機率，這點與貝葉斯估計區別。php 目標是尋求能最大化like

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