machine-learning - 事後が P(X=x|C=c_i)P(C=c_i) に比例するのはなぜですか?

Question

事後確率を最大化しようとするとき、ベイジアン ルールを適用してそれらを事後確率に変換します。 これは、通常主張されているほとんどの教科書です。

それが本当にそうであるとどのように確信できますか？

Answer 1

これらの場合、あなたはやっています

argmax_{c_i} p(C=c_i|X=x)

これは、証拠が与えられた最も可能性の高いクラスです。この場合、x は固定されているため (最適なクラスを見つけようとしているデータ)、P(X=x) も固定されているため、データの確率です。