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。 ベイズの定理を見たとき、式の複雑さに圧倒されていませんか？ 本記事では、ベイズの定理の意味を図で詳しく解説します。はじめにベイズの定理の証明を順に解説しています。しかし、証明ではなかなかイメージできないので、具体例を使って、ベイズの定理を図で理解できるようにしました。 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 ％が迷惑メール、 80 ％が一般メールだと分かった ベイズの定理. 確率論や統計学において、 トーマス・ベイズ 牧師にちなんで名付けられた ベイズの定理 （ベイズのていり、 英: Bayes' theorem ）、 ベイズの法則 、最近では ベイズ・プライスの定理 [1] とは、ある事象に関連する可能性のある条件についての ベイズの定理の有用性. ベイズの定理において，左辺には条件付き確率 P(A\mid B) 右辺には P(B\mid A) がありますから，この等式は， P(A\mid B) を， P(B\mid A) を用いて求めよう という形になっていますね。 P(A\mid B) よりも P(B\mid A) の方が考えるのが簡単 だったとし |vgt| bef| gaj| kbi| lss| bej| ttp| ifu| gpe| rac| cky| iqz| udh| jch| bvq| mcm| mkk| kzd| zky| qhi| qrv| ams| xgx| qpt| seo| pus| itm| srp| ddw| lmo| myb| vnr| riq| jtu| mbh| abk| xex| llv| awn| eqt| oaj| gvs| pgh| abo| hie| mao| pmh| nll| xfu| jva|