From 6b80f0f7d50b6ee7a7d365a5da3f0e724edf1586 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: ds5105119 <52624315+ds5105119@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 23 Jan 2020 13:13:51 +0900
Subject: [PATCH] Update 1.md
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

식 3.14 추가
---
 docs/chapter03/1.md | 6 +++++-
 1 file changed, 5 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/docs/chapter03/1.md b/docs/chapter03/1.md
index 92fc1fa..09dc14c 100644
--- a/docs/chapter03/1.md
+++ b/docs/chapter03/1.md
@@ -173,7 +173,11 @@ $$E_D({\bf w})=\dfrac{1}{2}\sum_{n=1}^{N}\{t_n-{\bf w}^T\phi(x_n)\}^2 \qquad{(3.
 
 $$\nabla\ln{p({\bf t}|{\bf w}, \beta)} =\beta\sum_{n=1}^{N}\{t_n-{\bf w}^T\phi(x_n)\}\phi(x_n)^T \qquad{(3.13)}$$
 
-- 좌변을 0으로 두고(식 3.14) 전개하면 다음과 같은 식을 얻을 수 있다.
+- 좌변을 0으로 두고,
+
+$$0 =\sum_{n=1}^{N}{t_n\phi(x_n)^T} - {\bf w}^T\big(\sum_{n=1}^{N}\phi(x_n)\phi(x_n)^T \big) \qquad{(3.14)}/$$
+
+\\( {\bf w} \\)에 대해 (식 3.14)를 전개하면 다음과 같은 식을 얻을 수 있다.
 
 $${\bf w}_{ML} = (\Phi^T\Phi)^{-1}\Phi^T{\bf t} \qquad{(3.15)}$$