}をベイズ推定における確率変数として扱える。}の事後確率は次のようになる。}をこの確率変数の事後分布の最頻値として推定する。}に依存していないので、最適化には何の役割も果たさない。g}が一様分布の場合の結果は、最尤推定に一致する。MAP推定は、一様損失関数におけるベイズ推定関数である。MAP推定の計算方法はいくつか存在する。閉形式で事前分布の最頻値が与えられるとき、解析的に解ける。数値的最適値を得るには、勾配法(共役勾配法やニュートン法など)がある。これには1次または2次の導関数が必要とされ、それを解析的または数値的に計算する必要がある。期待値最大化法を変形して用いる。この場合、事後密度の導関数は不要である。_{m}^{2})}で与えられるとする。}のMAP推定値を求める。最大化すべき関数は次のようになる。_{v}}}\right)^{2}\right)}これの対数を取る。}を動かし次の式を最小化することと等価である。}のMAP推定値は以下のようになる。_{j=1}^{n}x_{j}}である。}の事前分布の付与はL2正則化と同じ式になる。(日時は個人設定で未設定ならばUTC)。表示-継承ライセンスの下で利用可能です。追加の条件が適用される場合があります。詳細は利用規約を参照してください。開発者Cookieに関する声明モバイルビュ。