[数] 后验概率；事后概率
Maximum posterior probability (MAP) algorithm was used to realize the super-resolution (SR) recovery.
应用最大后验概率（MAP）算法实现超分辨率复原。
Samples with associated weights are used to approximate posterior probability density distribution of survivability in order to forecast survivability at the next moment.
通过重采样，用加权样本组合逼近生存性的真实后验概率分布，实现对下一时刻系统生存性的预测。
Using the posterior probability to guide the fusion rules' design of high frequency subband coefficients, it fuses the coefficients differently according to edge or background region.
利用该后验概率指导高频系数融合的规则，对边缘和背景区域进行不同的融合处理，以尽可能保留原始图像的重要特征；
The posterior probability can also be expressed in terms of class-conditional density function and prior probability by the Bayes theorem.
藉由贝氏定理，事后机率亦可等 效表示成类别的条件机率密度函数与事前机率 的乘积。
If Bayesian inference used to describe the problem, the posterior probability density function of earth model describes the solution of a geophysical inverse problem.
若贝叶斯理论被用来描述反演问题的话，则地球模型的后验概率密度函数可以用来描述反演问题的解。
后验概率（posterior probability）是贝叶斯统计中的核心概念，指在考虑新证据或观测数据后，某一假设或事件发生的修正概率。其数学定义基于贝叶斯定理，公式为： $$ P(H|E) = frac{P(E|H) cdot P(H)}{P(E)} $$ 其中：
后验概率的应用广泛存在于数据科学和决策分析中。例如在医学诊断中，医生可通过患者检测结果（证据）更新疾病存在的后验概率；在机器学习领域，贝叶斯分类器利用后验概率进行预测模型优化。
权威统计学教材《概率论与数理统计》（高等教育出版社）指出，后验概率的本质是通过数据不断修正认知的过程，这一特性使其成为动态决策系统的重要工具。斯坦福大学统计系公开课程材料进一步强调，后验概率的计算需要严格满足概率公理体系，且必须基于可靠的先验信息构建。
后验概率（postosterior probability）是贝叶斯统计中的核心概念，指在获得新的观测数据后，对某个假设或事件发生的概率的更新估计。它综合了先验知识（prior probability）和新证据的影响。
根据贝叶斯定理，后验概率计算公式为： $$ P(H|E) = frac{P(E|H) cdot P(H)}{P(E)} $$ 其中：
例如：假设某疾病患病率1%（先验概率），检测准确率95%。当某人检测阳性时，通过贝叶斯公式可计算出真实患病的后验概率约为16%，这说明单次检测存在较高假阳性可能。
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