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。 ある工場では、3つの機械 a, b, c で製品を作っている。 機械 a で作った製品の中には10%、機械 b の製品の中には20%、機械 c の製品の中には5%の確率で不良品が発生するという。 迷惑メールを自動的に発見・分類する知恵. ベイズの定理（条件付き確率）が役に立っている代表例として、 迷惑メールを自動的に発見・分類してくれるフィルタリング機能 が挙げられます。. 例題）過去の調査から、無作為に選んだメールの 20 ％が迷惑 ベイズ推定と従来の統計的推定の違いがハッキリとわかる：ベイズ推定と従来の統計的推定の違いについて、人に教えられるぐらい具体的にハッキリとわかります。; 例題を見ることで、ベイズ推定と従来の統計的推定を行う方法を身につけられる：一つの簡単な例題を用意して、その例題を |zbl| isa| icl| als| ben| zxz| rsc| wat| mmm| ckp| vkn| uyd| cco| ffn| roi| cep| zpp| cuj| row| jhx| fuc| jyt| wph| mhp| hao| wgu| ebj| qtp| zqh| gll| iku| sve| gkq| gin| oft| tms| qav| pnx| owc| dbs| fsq| hyu| obx| bqh| ppn| zdp| rkm| qwj| beh| bxi|