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==en construction==
== Définition ==
== Définition ==
XXXXXXXXX
Méthode pouvant être utilisée afin d'estimer un certain nombre de paramètres inconnus, comme les paramètres d'une densité de probabilité, reliés à un échantillon donné.


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
'''estimateur du maximum a posteriori'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Maximum a Posteriori Estimation '''
'''maximum a posteriori estimation'''


The maximum a posteriori estimation, also known as a MAP estimate, is the mode (most frequent value) of a statistical distribution. In terms of a classification problem, this value would represent the most probable class label for a given piece of data.  
==Sources==
[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/maximum-a-posteriori-estimation   Source : DeepAI.org ]


This definition is an oversimplification of the concept because it does not address the most common application. In general, when we look for the MAP estimation, we are assessing continuous functions that discretely we may not have enough data to fully represent. Thus, we start to look at distributions and probabilities with random variables. The MAP estimation becomes more of a most probable estimate rather than a concrete answer. For example, when we look at classifying objects, the MAP estimate would give us the most probable class of an object based off of the observable data as well as any prior belief/information.
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Maximum_a_posteriori   Source : Wikipédia ]  
 
 
 
 
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[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/maximum-a-posteriori-estimation   Source : DeepAI.org ]


[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 31 janvier 2024 à 10:07

Définition

Méthode pouvant être utilisée afin d'estimer un certain nombre de paramètres inconnus, comme les paramètres d'une densité de probabilité, reliés à un échantillon donné.

Français

estimateur du maximum a posteriori

Anglais

maximum a posteriori estimation

Sources

Source : DeepAI.org

Source : Wikipédia

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Contributeurs: Claire Gorjux, Imane Meziani, wiki