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最大后验（Maximum a Posteriori，MAP）概率估计详解最大后验（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。阅读详情

菜鸟学概率统计——最大后验概率（MAP)_影的专栏-优快云博客_最大后验概率

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详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解声明：本文为原创文章，发表于nebulaf91的csdn博客。欢迎转载，但请务必保留本信息，注明文章出处。本文作者: nebulaf91 本文原始地址：最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很阅读详情

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