機械学習に詳しくなりたいブログ機械学習に詳しくなりたいブログ機械学習や数学について勉強した内容を中心に書きます。記事は数学的に厳密でなかったり誤りを含んでいるかもしれません。ご指摘頂ければ幸いです。式(2)、確率の乗法定理より、ですから、が成り立ちます。これをベイズの定理と呼びます。これはベイズ統計において成り立つ定理ではなく、確率の公理から導かれるものですので、主観確率でも客観確率でも使うことができます。事後確率(事後分布)と呼びます。]の区間に正規化するためのものです。このような処理を繰り返して事後確率を更新していくことができます。言葉で書いてもなかなかわかりづらいです。ベイズの定理を以下のように事前確率と尤度にわけて考えます。人類の男女比の統計から僅かにどちらかに寄せるくらいです。起こりやすくなるなら1より大きくなり、起こりにくくなるなら1より小さくなります。無作為にピックアップした人の身長が160cm以上である確率よりも、男性の中からピックアップしたほうが確率が高いというだけのことです。大きい値に改訂されます。情報を得て、男性である確信度が増したということです。これを再び事前確率として新たな情報により更新していきます。今度は年齢が90歳であることがわかったとすると、女性のほうが長寿ですから逆に男性の確信度が下がります。*1と、たったこれだけのことなのですが、「尤度」という概念は理解できるまではけっこうややこしく、特に確率分布をベイズの定理に当てはめて考えるときは混乱してしまいました。ある例題*1:今回はイメージだけです。実際に計算するときは具体的な統計値がわかっていないと計算できません。前回の以下の記事の続きです。最小二乗法はなぜ...2018-02-18線形回帰をベイズ推定で解く(2)予測分布をプロット線形回帰をベイズ推定で解く(1)予測分布の導出の続きです。1引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。