지금까지 알아본 바로는 1. 값이 매우 작아지기 때문에 수치적으로 불안. 2. 계산상 편의 두 개인데, 이산확률변수면 1번 ㅇㅈ하겠는데, 연속확률변수면 우도가 0과 1 사이가 아닐수도 있잖슴. 그냥 0과 1 사이 값인 케이스가 많아질 수 있어서 로그를 취한다고 생각하는게 맞겠지? 여기저기 다 보면 정규분포 가정해놓고 자꾸 우도함수보고 확률이래.
KL divergence라는 개념이 로그우도 함수와 깊은 연관이 있습니다.
우도함수도 어쨌든 pdf임 변수를 뭘로 놓고 보느냐 그 차이인데 pdf의 성질을 그대로 가져가니까 0과 1 사이의 값을 가져야지
1. 계산용이 2. monotone 성질을 가진 1:1 함수라 사용해도 무관
iid 데이터포인트가 여러개 있을때 그 모든 확률의 곱으로 우도가 표현되는데 거기 로그를 씌우면 합으로 바뀌니까 미분하기도 편하고 각종 트릭도 쓸 수 있고 그랭
곱->합 꼴 돼서 엄청 편해짐