最大后验概率准则旨在通过综合考虑观测数据和参数的先验概率,找到最可能的参数值。与仅依赖观测数据的最大似然估计(MLE)不同,MAP准则还融入了参数的先验信息,因此在样本量有限或存在先验知识的情况下,往往能提供更准确、更稳定的参数估计。 二、数学表达式与计算方法 MAP准则的数学表达式...
MAP准则是贝叶斯推断的一个重要应用,它通过最大化后验概率来估计参数,将观测数据和先验概率结合起来,既融合了样本信息,又考虑了先验知识。 在统计学中,MAP准则给出了最有可能生成观测数据的模型参数。具体而言,假设有一个参数θ和观测数据X,根据贝叶斯定理,后验概率可以表示为P(θ,X),其中P(θ)为先验概率,P(X...
通常参数估计就是根据观测r来得到对参数ψ的最优估计。一般有两种最优估计方法,一是最大似然准则,二是最大后验概率准则。 二、最大似然准则 最大似然准则,maximum likelihood,ML,可以理解为是发生的事件是概率最大的。其公式表示: r1,r2,r3是已知量,Pr|s(r1,r2,r3|s)是s的函数,对参数s的最大似然估计是...
总之,最大后验概率准则(MAP)是一种应用领域很广的统计推断方法,它的基本概念是将概率视为“先验”(Prior)和“后验”(posterior)的组合,将已知的先验概率和观测数据结合,以此来进行推断,求得最大后验概率,以此来获得更准确的推断结果。MAP准则可以适用于各种研究领域,它可以解决复杂的问题,从而获得更准确的推理结果...
为了使期望风险最小化,只需对 X = x 逐个极小化,由此得到: 这样一来,根据期望风险最小化准则就得到了后验概率最大化准则: 即朴素贝叶斯法所采用的原理 其中先验概率和条件分布采用的是极大似然估计的方法进行计算 极大似然估计:它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是,一个...
降到最小,BCJR算法是利用最大后验概率准则(MAP)把 星级: 36 页 按最大后验概率准则选择的译码函数 星级: 15 页 关于前向最大后验概率MAP算法的研究 星级: 6 页 关于前向最大后验概率MAP算法的研究 星级: 6 页 高度并行最大后验概率(MAP)解码器 星级: 22 页 关于前向最大后验概率(MAP)算法...
最大后验概率(MAP)准则 滕野 在数字通信中，人们更关心判决输出的数据正确率。因此，使输出总误码率最小的最小差错概率准则，更适合于作为数字信号接收的准则。平均错判概率：rrP=∑P(si)⋅P(e|si)=∑P(si)⋅1−∫pr|sidrei=1i=1Di MM ()MAP:s=argsimaxP(si)ML...
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最大后验概率准则是一种在统计推断中常用的方法,其基本思想是在已知一些观察数据的情况下,寻找一个能够使得后验概率最大的假设。具体到通信系统中,最大后验概率准则用于寻找最佳的信号序列,以使得信道输出端的接收端能够最大程度地识别出发送端的信号。 三、通信中的最大后验概率准则应用 在通信系统中,最大后验...
最大后验概率估计准则适用于A.待估参量的先验概率与代价函数已知的情况B.待估参量的先验概率与代价函数均未知的情况C.待估参量的先验概率已知,代价函数未知的情况D.待估参量