今回は、機械学習で非常によく用いられているベイズ手法による学習と予測の理論的背景を理解するために、前提知識とベイズ推論にための学習と予測の方法について一から百までまとめます。 今回を記事を執筆するあたっての参考書は、「ベイズ推論による機械学習（入門）」と「パターン認識と機械学習（上）」です。もしこれらの本を持っている人がいれば、これらを片手に本記事を読むことで理解が進むと思います。 また本記事は、最初にベイズ推論による学習と予測のアルゴリズムについて解説し、その後、具体例を通してこれらのベイズ手法の理解と確認をし、実際のデータを前にしてどのように分析するか、イメージできるようにしています。 ベイズ予測や推論でやろうとしていること この記事では、ベイズ推論の枠組みでできる内容について、数式を深掘りながら探索していきます。しかし、まず全体として何をやろうとしているのか、について全体感を持ちまし