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更深入地研究表明，θMAP=min⁡θ(−log⁡P(θ∣X))=min⁡θ∑i(yi−θ0−θ1xi)2σ2+F(θ) . \theta_{\mathrm{MAP}} = \min_\theta (-\log P(\theta | X)) = \min_\theta \sum_i \frac{(y_i - \theta_0 - \theta_1 x_i )^2}{\sigma^2} + F(\theta)~.θMAP​=θmin​(−logP(θ∣X))=θmin​i∑​σ2(yi​−θ0​−θ1​xi​)2​+F(θ) .

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