所谓报童问题是一个与需求有关，而需求是随机的问题。一位报童从报刊发行处订报后零售，每卖出一份可获利a元，若订报后卖不出去，则退回发行处，每份将要赔钱b元。那么报童如何根据以往的卖报情况（每天报纸的需求量为k份的概率为 ）来推算出每天收益达到最大的订报量n？ 算法解说分析： ① 我利用负指数分布公式“g(u)=-lg(u)”，其中“u=1.0*u/RAND_MAX（产生［０，１］均匀分布的随机数）”。函数中“g(u)=-lg(u)”的自变量“u”是均匀产生［０，１］之间的数，可知“g（u）”的函
最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）概率估计
注：阅读本文需要贝叶斯定理与最大似然估计的部分基础
最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最（极）大似然估计（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所以最大后验估计可以看作是正则化（regularized）的最大似然估计。
想要了解最大后验（MAP）概率
