迷惑メールの例はじめにコジマです。数学のトピックを扱っていこうかと思います。確率の分野がすごい苦手でね、友達にベイズの問題出されて全然わからなくて悔しい思いしたんで復習しようと思ったわけです。今回は説明が多少下手でもベイズの定理に触れようと思ったわけです。定義まさかの直筆ノート型のホワイトボードと台形補正のアプリ入れたら数学記事めっちゃ捗る。P(Y|X)というのはXの条件下でYが起こる確率のことを言います。証明ベイズの定理は条件付き確率の定義から簡単に求まります。病気のやつが超有名ですね。日本人の0.01%が罹患している病気を考える。この病気の検査方法では、病気に罹患している人が陽性と判定される確率が90%、病気に罹患していない人が陰性と判定される確率が80%です。このとき、ある人がこの検査で陽性と判定された時、本当に病気に罹患している確率を求めよ。※罹患:病気にかかること(超有名な問題をちょっと数値いじった)解くまず、情報を整理します。表にするとこんな感じ。知っていることに「罹患している人が陽性と判定される確率」があります。求めたい条件付き確率(陽性=>罹患)に対し、逆の条件付き確率(罹患=>陽性)がわかっている場合、ベイズの定理が使えます。ベイズの定理を使用して答えを導くために必要な情報を与えていきます。陽性の確率は陽性かつ罹患の確率と陰性かつ罹患の確率を合計すれば求まりますね。あとは公式にはめていきましょう。何が便利なのか?ベイズの定理を知っていることで何が嬉しいのかというと結果から原因を求めることができるというところ。ぶっちゃけ慣れるまでくそほどややこしいんだけどね!この例題で言えば「検査の結果が陽性」という結果が得られています。病気に罹患した人が陽性になる確率と、全体で病気に罹患する確率という結果がわかっていれば検査結果から陽性の原因となる病気に罹患する確率を求めることができるようになります。その他の例を挙げておくと以下のようなことを求めることができます。特定のキーワードを含むメールが迷惑メールである確率などなど。このように得られた事象から推定したいことを分析したりすることをベイズ推定と言ったりしますね。さいごにこの記事書きながらわかっていった感覚ありますねwアウトプットいいっすよー。ベイズの定理を勉強するのに使った参考諸々は以下のものです。迷惑メールフィルタを作ろう!ぜひ参考にしてください。この記事を面白いまたは役に立ったと思ってくれた方は是非私のTwitter(@kojimanotech)をフォローしてくれたらうれしいです!以上、コジマでした。微分をやっていきたいと思います。SES企業を卒業し、新たなステップへ踏み出した。WordPress.。