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히비스서커스의 블로그

[기계학습 1강] MAP(Maximum A Posterior)

※이 내용들은 (KAIST Open Online Course)의 인공지능 및 기계학습 개론 1 Chap. 1강 내용을 기반으로 재구성하였음을 먼저 밝힙니다.※ MLE 떠올려보기 이전 MLE($P(D | \theta)$)에서는 동전이 앞면 나올 확률$P(\theta)$을 고정된 값(= 분포를 따르지 않는 상수의 값)이나 알지 못하는 값으로 가정하고 동전을 던져 나온 결과들을 토대로 가장 그럴듯한(= 가장 높은 가능도를 가지는) 값으로 추정하는 방식이었다. 2021.03.24 - [Statistics/Machine_Learning] - [기계학습 1강] MLE(Maximum Likelihood Estimation) [기계학습 1강] MLE(Maximum Likelihood Estimation) ※이 내용들은..
Theory/Machine Learning 2021. 3. 29. 22:44
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