第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
Think Bayes
サンプルコードを動かして統計の直観的な理解を促した『Think Stats ―プログラマのための統計入門』の著者によるベイズ統計・ベイズ推論の解説書です。ベイズ統計は、不確実な問題を扱い、条件を付けた予測が必要なときに威力を発揮する統計手法の1つ。メールのフィルタやカーナビで使われていることは有名です。本書は『Think Stats』と同様、数学的な観点での記述は最小限にとどめ、実例を多く使って実用的観点からベイズ手法を解説します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながらベイズ統計を学ぶことができますが、プログラミングを知らない人にも役立つ内容です。 目次 まえがき 1章 ベイズの定理 1.1 条件付き確率 1.2 結合確率 1.3 クッキー問題 1.4 ベイズの定理 1.5 通時的解釈 1.6 M&M'S問題 1.7 モンティ・ホール問題 1.8 議論 2章 計
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
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