고양이 두 잔

목차 Chapter 4: 확률 모델 피팅(Fitting probability models) 이 장에서는 데이터 $\{\mathbf{x}_i\}_{i=1}^{I}$에 확률 모델을 피팅(fitting)하는 과정을 다룬다. 이 과정은 학습(learning)이라고도 불리며, 이는 모델의 매개변수 $\theta$에 대해 학습하는 것이기 때문이다. 또한 이 장에서는 학습된 모델을 사용해 새로운 데이터 $\mathbf{x}^*$의 확률을 계산하는 문제, 즉 예측 분포(predictive distribution)의 계산에 대해서도 다룬다. 이러한 모델 피팅 및 예측 문제를 해결하기 위한 세 가지 주요 접근 방식은 다음과 같다: 최대 우도 추정 (Maximum Likelihood, ML)최대 사후 확률 추정 (Maxi..