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訓練サンプル集合 \(X\) が与えられたときの， パラメータ \(\theta\) の事後分布 \(\Pr[\theta|X]\) を最大にする値をパラメータの推定値とする方法． \[\hat{\theta}=\arg\max_{\theta} \Pr[\theta|X]\]
パラメータが与えられたときの条件付分布のモデル \(\Pr[X|\theta]\) と，パラメータの事前分布 \(\Pr[\theta]\) を与えれば，ベイズの定理により次式のようにパラメータの事後分布は計算できる． \[\Pr[\theta|X]=\frac{\Pr[X|\theta]\Pr[\theta]}{\int\Pr[X|\theta]\Pr[\theta]d\theta}\]
-- しましま
