在贝叶斯统计学中，「最大后验概率估计」是后验概率分布的众数。利用最大后验概率估计可以获得对实验数据中无法直接观察到的量的点估计。它与最大似然估计中的经典方法有密切关系，但是它使用了一个增广的优化目标，进一步考虑了被估计量的先验概率分布。所以最大后验概率估计可以看作是的最大似然估计。假设我们需要根据观察数据 formula_1 估计没有观察到的总体参数 formula_2，让 formula_3 作为 formula_1 的采样分布，这样 formula_5 就是总体参数为 formula_2 时 for