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摘要

在贝叶斯参数估计中, 除了先验是特别选定的情况下, 通常要积分掉所有模型参数是没有解析解的. 在这种情况下, 最大后验(maximum a posteriori, MAP)估计是一种常用的近似. 在MAP中, 我们选择最大化后验的参数. 尽管这种方法提供了计算方便, 但它也是有缺点的, 比如对于重新参数化(reparameterization)它不是不变的, 并且MAP估计可能不是后验的代表.

预备知识

学习MAP参数估计需要以下预备知识:

学习目标

  • 知道MAP参数估计的定义
  • 为什么后验的众数可能不是后验的代表点?
  • 为什么MAP估计对于重新参数化(reparameterization)不是不变的?

核心资源

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  • Machine Learning: a Probabilistic Perspective(MLAPP)
    简介: 一本非常全面的研究生机器学习教材
    位置: Section 5.2.1, pages 149-152
    网站
    作者: Kevin P. Murphy
  • Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques
    简介: 一本非常全面的研究生概率AI教材
    位置: Section 17.4.4, pages 751-754
    网站
    作者: Daphne Koller,Nir Friedman

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