MLE极大似然估计与MAP最大后验概率估计的介绍

本文主要是介绍MLE极大似然估计与MAP最大后验概率估计的介绍，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

这篇文章还讲得比较清楚：

https://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981

《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》

MLE：Maximum Likelihood Estimation，极大似然估计

MAP：Maximum A Posteriori Estimation，最大后验概率估计

最大似然估计和最大后验概率估计的区别
相信读完上文，MLE和MAP的区别应该是很清楚的了。MAP增加了作为因子的先验概率P ( θ ) 。或者，也可以反过来，认为MLE是把先验概率P ( θ ) 认为等于1，即认为θ 是均匀分布。

专门讲MLE的文章可以看这里：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36824006

《极大似然估计 —— Maximum Likelihood Estimation》

更详细的可以看这篇文章：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26614750

《一文搞懂极大似然估计》

里面给出最前面那篇文章的链接。

极大似然估计的核心关键就是对于一些情况，样本太多，无法得出分布的参数值，可以采样小样本后，利用极大似然估计获取假设中分布的参数值。

这篇关于MLE极大似然估计与MAP最大后验概率估计的介绍的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

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