로그인 바로가기 하위 메뉴 바로가기 본문 바로가기

인공지능 및 기계학습 개론Ⅰ

임시 이미지 KAIST 산업및시스템공학과 문일철
http://kooc.kaist.ac.kr/machinelearning1_17/forum/130608
좋아요 3560 수강생 17080

 1.2 MLE에서의 P(D|θ)를 최대화 하는 θ를 구한다는 것은, 주어진 데이터를 가장 잘 설명하는 θ를 구한다는 것으로 의미를 이해할 수 있습니다. 그렇지만, 1.3 MAP에서의  P(θ|D)라는 조건부확률의 의미는 위와같은 어떻게 위와같은 방법으로 해석할 수 있나요? 아니면 이것은 베이즈 정리를 이용하여 1.2 의 P(D|θ)에 우리의 사전확률을 추가하여 확률을 계산한다는 의미로 이해하면 되는건지 질문드리고 싶습니다.

감사합니다.