Prior, posterior probability 이전에 prior probability와 posterior probability에 대해서 공부했다. 다시 요약해 보자면 ... θ에 관심이 있다고 할 때, - prior probability: 데이터를 모으거나 측정하기 전의 θ에 대한 uncertainty를 나타낸다. distribution 표현: π(θ) - posterior probability: 데이터를 모으거나 측정한 후의 θ에 대한 uncertainty를 나타낸다. distribution 표현: π(θ|X) 관찰된 데이터에 대한 조건부 확률이다. 위 확률 개념은 Bayes' theorem에 기반을 둔 Naive Bayesian Classifier에서 사용된다. Naive Bayesian 모델은..
