: find a model and its parameter so that the resulting predictor performs well.
Training Data -> model (theta) -> Test Data
Training Data : {(x1, y1), (x2, y2) ... (xn, yn)} Test Data : {(x1', y1'), (x2', y2') ... (xn', yn')}
P(y' | x', D)
x' 예측하고싶은 집의 특성
D 집값 데이터
y' 예측한 집값
앙상블하면 distribution을 모델링하기에 더 좋다
입학사정관 출력값이 합격 불합격 뿐 아니라 distribution 및 sigma를 함께 주어야..
최성준 교수님 bayesian neural net https://www.edwith.org/bayesiandeeplearning/lecture/24678/
hessian matrix를 (2계도 함수로) 계산하는 건 너무 computation이 커서 잘 안씀.. 그래서 newtons method를 잘 안씀