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ベイズの定理
事前にわかっている確率は $\Pr\{B_i\}$， $\Pr\{A\ |\ B_i\}$ だけでよい。 事後にわかった事実 “女子である” ということから，事後確率 $\Pr\{B_i\ |\ A\}$ を得ようとするのが問題の趣旨である。 2 年生の女子である確率 $\Pr\{B_2 \cap A\} = 45\ /\ 510$ は，2 年生である確率 $\Pr\{B_2\} = 121\ /\ 510$ と 2 年生であるという条件付きでの女子である確率 $\Pr\{A\ |\ B_2\} = 45\ /\ 121$ を用いて乗法定理の ( 2 ) 式から， \[ \begin{align*} \Pr\{B_2 \cap A\} &= \Pr\{B_2\} \times \Pr\{A\ |\ B_2\} \\[5pt] &= \frac{121}{510} \times \frac{
ベイズの定理を使った識別のテスト
ベイズの定理を使って格闘ゲームのプレイヤーの次の攻撃を予測するというお話が「ゲーム開発者のためのAI入門」に載っていました。 ベイズの定理の説明は、「フリーソフトでつくる音声認識システム」がわかりやすかったです。 以下一部本の引用があるので問題があればお知らせください。 条件付確率 P(A|B)：Bという条件下でAが起こる確率 ベイズの定理 P(ωi|x)=P(x|ωi)P(ωi)/P(x) xという未知パターンがあった場合、そのパターンがωiというカテゴリに属している確率は、 ωiというカテゴリの中でxが起こる確率と、ωi自体が起こる確率を掛けたものを、 xが起こる確率で割ると求まります。というお話です。 xがどこに所属するかということは、N個(i=1,2,...,N)のカテゴリのP(ωi|x)を計算して、一番起こる確率が高いカテゴリに分類するということになります。 数式で表すと、P(ω
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