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베이 즈 정리에서 정규화 요소가 필요한 이유는 무엇입니까?
베이 즈 정리 P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data)P(model|data)=P(model)×P(data|model)P(data) P(\textrm{model}|\textrm{data}) = \frac{P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model})}{P(\textrm{data})} 이건 다 괜찮아 그러나 나는 어딘가를 읽었습니다. 기본적으로 P (data)는 정규화 상수, 즉 사후 밀도를 하나로 통합하는 상수입니다. 우리는 0≤P(model)≤10≤P(model)≤10 \leq P(\textrm{model}) \leq 1 및 임을 알고 0≤P(data|model)≤10≤P(data|model)≤1 0 \leq P(\textrm{data}|\textrm{model}) \leq 1있습니다. 따라서 P(model)×P(data|model)P(model)×P(data|model)P(\textrm{model}) \times P(\textrm{data}|\textrm{model}) 0과 1 사이 여야합니다. …