Bayesian

 Bayesian

 : prior probability(사전 확률, 초기 확률) 학습데이터를 관찰하기 이전 가설 h의 초기 확률. 도메인에 대한 사전 지식

 : evidence (관측 데이터, 주어진 데이터, 학습 할 데이터)

 : likelihood 어떤 일이 일어날 공산(확률) probability와는 조금 다른데, 이는 가정이 주어진 데이터를 만들어낼 가능성 이라고 할 수 있다.

 : h의 posterior probability(사후 확률) , 학습데이터를 관찰 한 후, 가설 h에 대한 confidence라고 말 할 수 있다.

* 여러 개의 가설   가 있을 때, 데이터 D가 주어진 상태에서 가장 probable 한 가설 h를 maximum a posteriori (MAP) 이라고 한다. 

* 주어진 학습데이터(D)를 만들어낼 가능성을 가장 크게 하는 모델(가정 h)을 Maximum likelihood(ML)라고 한다.

 

... ㅋㅋ 너무 간단한 포스팅이었나.
차후에는 bayesian decision이나 bayesian network등을 포스팅 해봐야겠다.