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。
所属分类医学统计学
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