定义

最大后验概率准则（maximum posterior probability criterion），指基于贝叶斯定理的决策原则，通过选择具有最高后验概率的假设或参数值进行推断。结合先验信息和观测数据，优化决策过程，尤其在分类和参数估计中。广泛应用于机器学习、统计推断和信号处理，支持在不确定性条件下做出最优决策，提供对模型和数据的概率解释。