概率模型

在机器学习和统计学中，最大后验概率（Maximum A Posteriori, MAP）估计是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法。它结合了先验知识和观测数据，旨在找到使后验概率最大化的参数值。与最大似然估计（MLE）不同，MAP估计引入了参数的先验分布，从而将贝叶斯思想融入参数估计过程。 贝叶斯定理为MAP估计提供了理论基础。假设我们有一组观测数据D和待估计的…

在机器学习的广阔领域中，贝叶斯方法以其独特的概率论基础提供了一种处理不确定性的强大框架。与许多其他算法不同，贝叶斯算法将先验知识与观测数据相结合，通过贝叶斯定理来更新对未知参数的信念。这种方法不仅在理论上是优雅的，而且在处理小样本数据、集成领域知识以及提供概率化预测方面具有显著优势。理解其核心思想是有效选择和应用这些算法的第一步。 理解贝叶斯定理：从先验到后…