目次ベイズの定理とは主観確率ベイズの定理とはWikipediaにも記載されている通り、条件付き確率について成り立つ定理で、以下のような形をしています。\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}$$一見何でもない数式ですが、これが大論争を引き起こしました。「確率」と書かれていますが、これは頻度に基づく確率ではありません。「サイコロの目を1000回振ったら1の目が166回出た。要は「たくさん同じことを繰り返す」ことです。ある出来事の結果によって変わるということです。「雨が降る確率」は、天気予報を見たり、空を見ることによって変わります。「出来事によって変わった確率」を「事後確率」と呼びます。ここで使われる「確率」は「確信度」と呼ばれることもあります。「確信度」を分かりやすく言い換えると、「賭け」のモデル化です。「結果がAなら4倍以上になって返ってくるギャンブルにならAに賭けてもよい」というのと同じです。問題は、「事前確率」に何を用いるかです。これを事前確率として使用するのが自然です。自然な事前確率を定義することが困難です。どこかで主観的な判断をする必要があります。よって、これは主観確率と呼ばれています。この主観確率を認めることで、非常に多くの問題が解決できます1。学習理論の基礎にあるのは、この数式と言っていいと思います。これは数学としては許せないという人も多くいました。ベイズ」という読み物が詳しいです。ベイズ正しい答えが出るわけではないので、「解決」というよりは「決定」ですね。最新記事(辞書)えらい人カルーセルゴシップサイトブロッカーSDカード(microSDカードなど含む)電子マネ。