Простыми словами
Представьте несколько возможных объяснений одних и тех же данных. MAP выбирает то объяснение, которое лучше всего сочетает увиденные данные с тем, что считалось вероятным заранее; поэтому результат зависит и от наблюдений, и от исходных предположений.
Механизм действия
Сначала проверяют, есть ли исходное условие из определения. Затем смотрят, как оно влияет на исходные параметры, ограничения модели и измеряемые величины. Если эту связь не удаётся наблюдать, принцип не стоит использовать как готовое объяснение.
Пример в работе
Сразу приклеить к ситуации название принципа и выбрать решение, не проверив его условия и границы применимости.
Сначала описать конкретную ситуацию, затем проверить условия принципа и только после этого выбирать действие. После изменения сравнить ожидаемый результат с фактическим.
Ограничения
«MAP-оценивание» объясняет только часть происходящего в области «Статистика». Сам принцип не говорит, насколько сильным будет эффект в вашем случае, и не заменяет измерения. При другом масштабе, среде или временном горизонте результат может отличаться.
Источник
Ian Goodfellow; Yoshua Bengio; Aaron Courville, “Deep Learning”, 2016.