贝叶斯法则： $P(x|z) = \frac{P(z|x)P(x)}{P(z)}$

$P(x|z)$是后验， $P(z|x)$ 是似然， $P(x)$是先验

• 先验：指根据以往经验得到事件发生的概率

最大后验： 使$P(x|z)$最大的x估计，比如分布是高斯分布，那么求出的是均值，比估计整个分布简单的多。

有时求最大后验时，$P(x)$也不知道，所以只把似然最大化。

最大似然： 在什么状态下，最可能产生当前的观测。对于高斯分布，就是什么情况下最可能取得均值，让概率密度函数最大

在状态估计中，可以这么理解，先验就是没有得到观测值时的概率分布，似然就是观测的概率分布，后验就是在得到观测值后对先验校正后的概率分布。