最或是值中誤差

最或是值（Maximum a Posteriori，MAP）估計是統計推斷中的一種方法，用於在給定數據和模型參數的先驗分布的條件下，找到模型參數的最可能的值。這裡的"最可能"通常是指在給定的數據下，後驗機率分布的最大值。

MAP估計通常用於無監督學習和半監督學習中，尤其是在數據量較少或者沒有標註數據的情況下。它的一個主要優點是可以利用先驗知識來提高估計的準確性。

中誤差（Median Absolute Deviation, MAD）是一種統計量，用於測量數據集的離散程度。它是一系列數據與其中位數的絕對偏差的 median。MAD 的一個優點是它對離群值不敏感，這使得它在高斯分布以外的數據集上也表現良好。

將 MAP 估計和 MAD 結合起來，可以構建一個更加健穩的估計器，特別是在存在離群值或者數據量較少的時候。這種結合可以提供一個既考慮了數據的整體模式，又對極端值具有一定魯棒性的估計。