asymptotic-normalization
데이터의 양이 무한히 많아짐에 따라 추정된 확률 밀도 함수의 적분값이 1로 수렴하여 유효한 확률 분포의 형태를 갖추게 되는 성질이다. 별도의 정규화 계산 없이도 확률 모델로서의 수학적 타당성을 보장한다.
데이터의 양이 무한히 많아짐에 따라 추정된 확률 밀도 함수의 적분값이 1로 수렴하여 유효한 확률 분포의 형태를 갖추게 되는 성질이다. 별도의 정규화 계산 없이도 확률 모델로서의 수학적 타당성을 보장한다.