베이즈 정리를 구성하는 Posterior, Likelihood, Prior가 헷갈리는 이유는 각각을 구분하는 기준을 아직 모르기 때문이다. 우선 셋을 구분하기 위해선 문제 해결을 위해 구하고자 하는 대상, 주어진 대상(관측 값)이 뭔지 알아야 한다. 즉, 구하는 대상, 주어진 대상이 바뀌면 저 셋도 바뀌게 된다. Posterior 관측 값이 주어졌을 때, 구하고자 하는 대상이 나올 확률 Likelihood 구하고자 하는 대상이 정해졌다고 가정할 때, 주어진 대상이 나올 확률 Prior 구하고자 하는 대상 자체에 대한 확률 예를 들어, 주어진 대상 = 학습 데이터이고 구하는 대상 = 모델 파라미터면 Posterior = P(w|D) Likelihood = P(D|w) Prior = P(w) 인 것이다. M..
