map推定とベイズ推定の違いがよくわかりません
P(θ|D) = (P(D|θ)P(θ))/P(D)
でP(D|θ)P(θ)だけ考えてこれを最大化するのがmap推定で、
(P(D|θ)P(θ))/P(D)を全部計算してθの信用度まで出すのがベイズ推定だとしたらパラメータθに一切関わらないP(D)の値は計算する必要があるのでしょうか？
P(D|θ)P(θ)だけ計算して合計が1になるようスケーリングするだけではダメなんですか？