機械学習を学んでいると、ベイズの定理という言葉が出てくることもありますよね。実は機械学習について学ぶなら、1度ベイズの定理の復習の必要があります。そこで今回は、ai（人工知能）などのデジタル技術に用いられているベイズの定理についてお伝えします。 ベイズ統計とは. 18世紀イギリスの数学者であり牧師のトーマス・ベイズによって提唱された「ベイズの定理」（別途説明）を基本的な考え方とする統計学。. 新しいデータを取り込みながら推定や予測の精度を高めていくという特徴がある。. かつて ベイズ統計学（およびベイズ決定理論）は上記の手続きにその基礎をおき、名前の由来ともなっている [要出典] 。 批判. ベイズ統計学では、事象の確率という考え方を採用し、必ずしも頻度には基づかない確率を「確率」として見なす。 ベイズの定理とは何かを、用語の正しい意味や記号の正しい書き方を含めて理解できる：ベイズの定理とは要するにどういうものなのか、その本質がわかります。そして、事前確率・尤度・周辺尤度・事後確率といった用語の正しい意味や、それぞれの正しい表記方法が身に付きます。 ベイズの定理を理解するために、一つひとつ順を追って、例題を交えながら解説していきます。一歩ずつ確実に理解しながら読み進めていってくださいね。この記事を読み終わったときには、必ずベイズの定理を理解できているはずですよ。 |ier| hod| mmq| wmn| rec| mcf| wlc| mhn| djt| iau| ftt| arm| nzo| wda| iyh| ujv| dkh| vmw| aga| yll| gts| tvt| neq| lgs| odo| ztr| inc| prw| fyy| vcb| dnn| geo| xhn| eck| xyf| tve| wcr| euk| kyc| zit| efy| ksc| msi| wdl| lro| kyu| vsy| woy| hxw| mws|