概率建模中的参数估计-贝叶斯估计

在MLE和MAP
的解释中，本质上都是通过argmax 计算出使得P(theta|D)概率最大的参数theta(直接获得最大值唯一的theta作为解。
而贝叶斯估计，并不是求解出概率最大theta，而是要计算出theta本身的概率分布。

1、MAP在计算后验概率的时候，把分母p(D)给忽略了，在进行贝叶斯估计的时候则不能忽略
2、在预估的时候，mle和map都可以直接使用估计出来的参数进行预估，而贝叶斯估计需要拿P(theta|D)d(theta) 对theta积分消除theta

最后编辑于：2019.12.30 11:51:50

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