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中国有句话叫“马后炮”，大体上用在中国象棋和讽刺人两个地方，第一个很厉害，使对方将帅不得动弹，但这个跟我们今天说的基本没关系；第二个用途源于第一个，说事情都发生了再采取措施，太迟了。但不可否认，我们的认知就是从错误中不断进步，虽然已经做错的不可能变得正确，但“来者尤可追”，我们可以根据既往的经验（数据），来判断以后应该采取什么样的措施。这其实就是有监督机器学习的过程。其中涉及的一个问题就是模型中参数的估计。
为什么会有参数估计呢？这要源于我们对所研究问题的简化和假设。我们在看待一个问题的时候，经常会使用一些我们所熟知的经典的模型去简化问题，就像我们看一个房子，我们想到是不是可以把它看成是方形一样。如果我们已经知道这个房子是三间平房，那么大体上我们就可以用长方体去描述它的轮廓。这个画房子的问题就从无数的可能性中，基于方圆多少里大家都住平房的经验，我们可以假设它是长方体，剩下的问题就是确定长宽高这三个参数了，问题被简化了。再如学生考试的成绩，根据既往的经验，我们可以假设学生的成绩是正态分布的，那么剩下的问题就是确定分布的期望和方差。所以，之所以要估计参数，是因为我们希望用较少的参数去描述数据的总体分布。而可以这样做的前提是我们对总体分布的形式是知晓的，只需要估计其中参数的值；否则我们要借助非参数的方法了。
参数估计的方法有多种，这里我们分析三种基于概率的方法，分别是最大似然估计（Maximum Likelihood）、贝叶斯估计（Bayes）和最大后验估计（Maximum a posteriori）。我们假设我们观察的变量是
，观察的变量取值（样本）为
，要估计的参数是
，
的分布函数是
（我们用条件概率来显式地说明这个分布是依赖于
取值的）。实际中，x和
都可以是几个变量的向量，这里我们不妨认为它们都是标量。
- 最大似然估计 ML
“似然”的意思就是“事情（即观察数据）发生的可能性”，最大似然估计就是要找到
的一个估计值，使“事情发生的可能性”最大，也就是使
最大。一般来说，我们认为多次取样得到的
是独立同分布的（iid），这样
由于
一般都比较小，且N一般都比较大，因此连乘容易造成浮点运算下溢，所以通常我们都去最大化对应的对数形式
具体求解释时，可对右式对
求导数，然后令为0，求出
值即为
。
最大似然估计属于点估计，只能得到待估计参数的一个值。(1) 但是在有的时候我们不仅仅希望知道
，我们还希望知道
取其它值得概率，即我们希望知道整个
在获得观察数据
后的分布情况
. (2) 最大似然估计仅仅根据（有限的）观察数据对总体分布进行估计，在数据量不大的情况下，可能不准确。例如我们要估计人的平均体重，但是抽样的人都是小孩，这样我们得到的平均体重就不能反映总体的分布，而我们应该把“小孩之占总人口20%”的先验考虑进去。这时我们可以用贝叶斯方法。
- 贝叶斯估计 Bayes
使用Bayes公式，我们可以把我们关于
的先验知识以及在观察数据结合起来，用以确定
的后验概率
：
其中
是累积因子，以保证
和为1。要使用Bayes方法，我们需有关于
的先验知识，即不同取值的概率
。比如
表示下雨，
表示不下雨，根据以往的经验我们大体上有
、
，在这种知识不足的时候，可以假设
是均匀分布的，即取各值的概率相等。
在某个确定的
取值下，事件x的概率就是
，这是关于
的函数，比如一元正态分布
。与上一节中的一样，我们认为各次取样是独立的，
可以分开来写，这样我们就可以得到
的一个表达式，不同的
对应不同的值。
根据获得的
，我们边可以取使其最大化的那个
取值，记为
。可能有人已经看出问题来了：我们做了很多额外功，为了求得一个
，我们把
取其它值的情况也考虑了。当然在有的时候
分布是有用的，但是有的时候我们取并不需要知道
，我们只要那个
。最大后验估计这个时候就上场了。
- 最大后验估计 MAP
最大后验估计运用了贝叶斯估计的思想，但是它并不去求解
，而是直接获得
。从贝叶斯估计的公式可以看出，
是与
无关的，要求得使
最的的
，等价于求解下面的式子：
与最大似然估计中一样，我们通常最大化对应的对数形式：
这样，我们便无需去计算
，也不需要求得具体的
部分，便可以得到想要的
。
总结一下：三种方法各有千秋，使用于不同的场合。当对先验概率
的估计没有信心，可以使用最大似然估计（当然也可以使用其它两种）。贝叶斯估计得到了后验概率的分布，最大似然估计适用于只需要知道使后验概率最大的那个
。
另外一方面，我们可以感觉到，最大似然估计和Bayes/MAP有很大的不同，原因在于后两种估计方法利用了先验知识
，如果利用恰当，可以得到更好的结果。其实这也是两大派别（Frequentists and Bayesians)的一个区别。