Bayes's rule
사후확률을 사전확률과 likelihood를 이용하여 계산하는 방법
관측되기 전과 후에 모델의 파라미터에 대한 확률 분포가 어떻게 변하는지에 따라 차이
그래서 자동차 열기 예시가 베이즈 확률을 잘 설명해주는 사례
prior probability과 새로운 증거evidence에 따른 업데이트된 믿음의 정도를 계산하는 공식
사후확률을 계산하기 위해 조건부확률을 사용
likelihood is probability that fits evidence among target prior
We can chain is Hyperparameter used to determine prior and not is the reason that 하이퍼파라미터 알파와 베타가 사전확률 분포를 결정하는 데 사용되지만, 데이터 D와 모델 파라미터 theta 간의 관계에는 영향을 미치지 않는다
Bayes Theorem Notion