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인공지능 및 기계학습 개론 II

임시 이미지 KAIST 산업및시스템공학과 문일철 교수 KOOC (KAIST Open Online Course)
http://www.edwith.org/machinelearning2__17/forum/60349
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본 강의 3분 14초 경에,  p(x_1| x_2, x_3) = p(x_1|x_2)  p(x1x2,x3)=p(x1x2) 로 바뀜에 따라 "파라미터가 4개에서 2개로 줄어든다"라고 설명하고 있습니다. 제가 이해하기론 확률분포의 파라미터란, mu, sigma, pi와 같은 값들을 의미하는 걸로 알고 있는데, 여기서는 좀 다르게 쓰이는 것 같습니다.

더불어, 다른 토론에서 파악하기론 이 파라미터는 연산량을 의미하는 것 같기도하고, 추가학습자료에서는 "If we assume that X_{1:6} are all binary random variables, then the naive representation (the complete table of the joint distribution) has 2^6 entries in the table"이라고 표현하기도 하는 것 같습니다.

본 장에서 의미하는 파라미터 (연산량, 엔트리)란 무엇이고, 어째서 그렇게 줄어드는지 알고 싶습니다.