앞선 글에서 다항식 곡선 피팅 문제를 오차 최소화의 측면에서 살펴보았다. 여기서는 같은 피팅 문제를 확률적 측면에서 살펴본다. 곡선 피팅 문제의 목표는 N개의 입력값 x = (x1, ... , xN)^T과 해당 표적값 t = (t1, ... , tN)^T가 주어진 상황에서 새로운 입력 변수 x가 주어졌을 때 그에 대한 타깃 변수 t를 예측해 내는 것이다. 여기서 확률 분포를 이용하여(여기서는 가우시안 분포를 이용한다)타깃 변수의 값에 대한 불확실성을 표현할 수 있다. 이는 주어진 x값에 대해 피팅한 곡선 y(x,w)를 평균으로 가지는 정규분포를 이용하여 불확실성을 표현한다. 아래 그림으로 위의 설명을 직관적으로 이해할 수 있다. 위의 그림을 보면 x0지점에서 우리가 피팅한 빨간색 곡선을 중심으로 하는 정..
