最大后验估计(Maximum-a-Posteriori (MAP) Estimation) 【转】
摘要:
最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似,但是最大的不同时,最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。 首先,我们回顾上篇文章中的最大似然估计,假设x为独立同分布的采样,θ为模型参数,f为我们所使用的模型。那么最大似然估计可以表示为: 现在,假设θ的先验分布为g。通过贝叶斯理论,对于θ的后验分布如下式所示: 最后验分布的目标为: 注:最大后验估计可以看做贝叶斯估计的一种特定形式。 举例来说: 假设有五个袋子,各袋中都有无限量的饼干(樱桃口味或柠檬口味),已知五个袋子中两种口味的比例分别是 樱桃 1... 阅读全文
posted @ 2012-11-08 16:48 EasonCheng 阅读(18623) 评论(0) 推荐(2) 编辑