Machine learning 地图估计（预测分布）

是的，这是一道老试题，但不幸的是我找不到任何答案

假设您是一个团队的一员，该团队培训了n个温度预测模型。这些模型使用一组传感器的读数，这些传感器测量某一天的天气状况，并预测第二天的温度。第i个模型完全由 参数wi，并估计传感器状态为x时观测温度y的条件概率P（y | x，wi）。此外，根据历史数据，您的团队对 由P（wi）=2i/（n（n+1））给出的i的模型∈ {1，…，n}。 假设今天测量的传感器状态为x*，请使用MAP估算记录明天温度的预测分布P（y*| x*）

我们没有真正涵盖预测分布。因此，对于MAP估计，我们希望根据观测到的传感器数据x来估计参数wi。但是我怎么才能把y放在这里呢

感谢您的任何提示：-）