[Probability] MLE를 통한 MAP 추론: Posterior/Prior/Likelihood -Bayes rule/Bayesian Equation

Posterior/Prior/Likelihood 우리가 가장 궁금한 Posterior P(c_i|x). 어떤 x가 주어졌을 때 이 x가 어떤 class에 속할지 구해야 한다. 이는 Prior, Likelihood를 이용한 Bayes rule로 추론이 가능한다. Prior: 일반적으로 가지고 있는 상식. class에 속할 확률을 이야기한다. ex. 피부 밝기(x)에 관계없이 농어와 연어의 비율이 얼마나 되는지의 값. 보통 사전 정보로 주어지거나, 주어지지 않는다면 연구자의 사전 지식을 통해 정해줘야 하는 값이다. $$P(c_i),P(\theta )$$ Posterior: 궁극적으로 구해야 하는 성질. 어떤 x가 주어졌을 때 이 x가 어떤 class에 속하는가. ex. 피부 밝기(x)가 주어졌을 때 그 물고..