Maximum a posteriori

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L'estimateur du maximum a posteriori (MAP) est relatif au maximum de vraisemblance. La méthode consiste à trouver la valeur \hat{\theta}_{\mathrm{MAP}} qui maximise la grandeur L(θ)p(θ) où L(θ) est la vraisemblance et p(θ) la distribution a priori des paramètres θ.

Ainsi l'estimateur au maximum de vraisemblance est l'estimateur MAP pour une distribution a priori uniforme.

[modifier] Références

  • (en) Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork (2001), Pattern classification [détail des éditions]