ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか？ [POPFile Documentation Project]
ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) ってなんですか？ ベイジアン (bayesian)、ベイズ (bayes)、ナイーブベイズ (naive bayes) という言葉は、POPFile や類似のメールフィルターの議論においてよく使われます。これらはたいていの場合、数学の公式のことを言っています。 Thomas Bayes は 1700 年代に確率論を研究した人で、彼の業績は ベイズ統計（Bayesian Statistics）として知られています。そして、この方法は、最近メールフィルタリングの分野でよくとりあげられるようになってきました。それはグループの異なるメッセージを分類するのに非常によい成績を発揮するからです。 POPFile はベイズの定理を用いて、あるメールが work、personal、spam のどのバケツに分
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情報意味論（１０） ベイズ学習
内容 印刷用 1-6, 7-12, 13-18, 19-24, 25-30, 31-33 スライド 1 情報意味論（１０） ベイズ学習 スライド 2 目次 スライド 3 ベイズ的方法の役割 スライド 4 ベイズの定理 スライド 5 仮説の選択 スライド 6 ベイズの定理 スライド 7 力ずくMAP学習 スライド 8 概念学習との関係 スライド 9 概念学習との関係 スライド 10 事後確率の先鋭化 スライド 11 学習アルゴリズムと等価なMAP スライド 12 実数値関数の学習 スライド 13 実数値関数の学習 スライド 14 実数値関数の最大化 スライド 15 確率の予測 スライド 16 最小記述長原理(MDL) スライド 17 最小記述長原理 スライド 18 未知事例の最もありうべき分類 スライド 19 ベイズ最適な分類器 スライド 20 Gibbs 分類器 スライド 21 ナ
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[PDF] 情報意味論（第8回） ベイズ学習 （櫻井研究室 情報意味論の講義資料）
