2022年11月20日ベイズの定理は色々なところで適用されています。知られるところでは、スパムメールの判定への適用が知られていますが、その他にも様々な分野の機械学習に使われています。色々な側面を持つため理解が難しく、物流業界への適用は進んでいません。ビッグデータを使いあぐねている物流業界が、ベイズ統計のある側面に注目すれば、その活用は飛躍的に進んでいくと思っています。今回はまず、基本となるベイズの定理を紹介します。Udemyの関連講座リンクリンクベイズの定理の導出ベイズ統計の基礎となる「ベイズの定理」は、驚くほど簡単に導くことができます。サイコロを振って奇数の目が出る事象(出来事)をX、偶数の目が出る事象をYとします。すると、奇数であり偶数でもあるという目は存在しませんので、XとYは重なりません。次に、サイコロの目が奇数である事象をX、サイコロの目が4以上である事象をYとします。すると、5は奇数でもあり4以上でもあるので、交わる部分がありますね。この図において、XとYが交わる部分をX∩Yと書きます。「条件付き確率」の使い方を具体例を使ってわかりやすく解説【初心者向け】で条件付き確率の公式を次のように解説しました。これは言葉で言うと、X∩Yが起こる確率は、Xが起こる確率に、Xが起こった前提でYが起こる確率を掛けたものであるという当たり前のことです。下の図において、X∩Yの確率を左側から説明しています。いうことは、右側からもX∩Yの確率を説明できます。