似然估计，最大后验，贝叶斯估计的区别

概率分布的参数估计一直没搞清各种方法,如最大似然（maximum likelihood），最大后验(max a posterior),贝叶斯估计（Bayesian estimation）的区别，最近看到一张图，解释的特别清楚。如下： 假设数据的真实分布为标准正态分布，如下图中的红色点线，其中均值u为待估参数，方差假定已知。对u随便假设一个先验分布，N~（u=1,sigma^2=3）. 目标为从N个

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