선험적 확률 분포와 후험 확률 분포는 기계 학습에 어떤 응용이 있습니까?

기계 학습에서 선험적 확률 분포와 후험 확률 분포는 매우 중요한 개념이다. 선험적 확률 분포는 데이터 없이 매개변수에 대한 우리의 추측입니다. 사후 확률 분포는 우리가 새로운 데이터를 가지고 있을 때 매개변수에 대한 업데이트이다.

선험적 확률 분포 및 사후 확률 분포가 널리 사용됩니다. 예를 들어, 베이지안 최적화에서 사후 분포를 통해 목표 함수의 불확실성을 설명합니다. 샘플링은 베이지안 최적화의 핵심 작업입니다. 대상 함수를 샘플링하면 대상 함수의 확률 분포를 업데이트하고 가장 가능성이 높은 솔루션을 찾을 수 있습니다.