【估计理论】在参数 θ 给定的条件下，观测数据 z 的概率密度函数为 p(z|θ)，参数 θ 的先验分布为 p(θ) ，如果 p(z)=∫p(z|θ)p(θ)dθ>0，则关于最大后验概率估计θ ̂下列说法正确的是： A: ????????????????=argmax????????(????|????)θ ̂=argmax p(z|θ) B: ????????????????=argmax????????(????|????)????(????)θ ̂=argmax p(z|θ)p(θ) C: 无论先验密度 p(θ) 的形式如何，最大后验概率估计与最大似然估计的形式都不相同 D: 最大后验概率估计不存在

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2022-05-29

【估计理论】在参数 θ 给定的条件下，观测数据 z 的概率密度函数为 p(z|θ)，参数 θ 的先验分布为 p(θ) ，如果 p(z)=∫p(z|θ)p(θ)dθ>0，则关于最大后验概率估计θ ̂下列说法正确的是： A: ????????????????=argmax????????(????|????)θ ̂=argmax p(z|θ) B: ????????????????=argmax????????(????|????)????(????)θ ̂=argmax p(z|θ)p(θ) C: 无论先验密度 p(θ) 的形式如何，最大后验概率估计与最大似然估计的形式都不相同 D: 最大后验概率估计不存在

【估计理论】在参数 θ 给定的条件下，观测数据 z 的概率密度函数为 p(z|θ)，参数 θ 的先验分布为 p(θ) ，如果 p(z)=∫p(z|θ)p(θ)dθ>0，则关于最大后验概率估计θ ̂下列说法正确的是：
A: ????????????????=argmax????????(????|????)θ ̂=argmax p(z|θ)
B: ????????????????=argmax????????(????|????)????(????)θ ̂=argmax p(z|θ)p(θ)
C: 无论先验密度 p(θ) 的形式如何，最大后验概率估计与最大似然估计的形式都不相同
D: 最大后验概率估计不存在

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举一反三