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{
ベイジアンフィルタ - Wikipedia
ベイジアンフィルタ (英: Bayesian filter, naive Bayes spam filtering) は単純ベイズ分類器を応用し、対象となるデータを解析・学習し分類する為のフィルタ。学習量が増えるとフィルタの分類精度が上昇するという特徴をもつ。個々の判定を間違えた場合には、ユーザが正しい内容に判定し直すことで再学習を行う[1]。 現状ではスパムメール（いわゆる迷惑メール）を振り分ける機能を持つソフトウェア（フィルタリングソフト）で、スパムフィルターでのスパム判定に利用されることが多い[1]。最近ではWeblogのトラックバック用フィルタ（トラックバックスパム対策）にも利用されるようになるなど、その利用範囲は徐々に広がりつつある。 ベイジアンフィルタでは、初期状態である程度までの振り分けができるように設定されている。振り分け対象となるデータ（迷惑メールなど）の学習量が増えると
ベイズの定理 - Wikipedia
トーマス・ベイズ（c. 1701–1761） 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事前の知識に基づいて、その事象の確率を記述するものである[2]。例えば、健康問題の発生リスクが年齢とともに増加することが知られている場合、ベイズの定理により、ある年齢の個人のリスクを、単にその個人が集団全体の典型的な例であると仮定するよりも、（年齢を条件として）より正確に評価することができる。 ベイズの定理を応用したものに、推計統計学の手法の一つであるベイズ推定がある。その際、定理に関わる確率は、異なる確率解釈をすることができる。ベイズ確率の解釈では、定理は確率として表現された信念の度合いが、関連する証拠の入手可能
Okdt BLOG: POPFileの決め手になる「ベイズ理論」って何だ？
スパムを判断するためのメカニズムに迫る POPFileはいったいどのようにしてこれほどの高い精度でメールを正しく分類できるのだろうか？ その秘密はベイジアンフィルターにある。POPFileはこのベイジアンフィルターという数学理論を採用してメールを解析しているのだ。 ベイジアンフィルターの基礎となっているベイズ理論(Bayes Theory)は、古く18世紀の牧師であり数学者であったトーマス・ベイズ(Thomas Bayes)という英国人によって考え出された原理だ。 ベイズは、「物事を判断する確率は、その物事の観察者にとっての不確かさである」と説き、神の存在でさえ数学的に示すことができると述べたそうだ。この考え方で物事を推定することをベイズ推定(Bayes Estimation)という。 簡単に言うと、新たなできごとを予測する際には、すでに起きている事実と、観察者自身の経験を
人工知能とコンピューターの未来を握る『ベイズ理論』(上) | WIRED VISION
人工知能とコンピューターの未来を握る『ベイズ理論』(上) 2001年4月23日 コメント： トラックバック (0) Leander Kahney 2001年04月23日 米マイクロソフト社の『オフィス』シリーズに登場するヘルプ用アニメキャラクター『クリッピー』。だがその評判はどうもかんばしくなく、マイクロソフト社はとうとうお払い箱にする決定を下した。 クリッピーは、オフィスの使い方についてユーザーをアシストするべく用意されたポップアップ式のペーパークリップ型アニメキャラクターだが、ほとんどの場合役に立たない場面で現れるだけだという不評を買い、『オフィスXP』では自動的に姿を現わすことはなくなる。だが、クリッピーの基礎となる論理の研究に携わるマイクロソフト社所属の研究員に言わせれば、クリッピーが製品から削られることになっても、基になっている技術そのものは、将来のマイクロソフト社製品開発の基礎
スパム対策に欠かせないベイズ理論とは？
測定できなければ科学は成立しない、と言う人がいる。ベイズ理論は、以前は測定できなかった物の測定方法を提示する。仮説や予測を検証し、結論や決断を洗練していく。この理論を利用したベイジアンフィルターは、今、スパムコントロールの分野でホットな話題となっている。 扱う要因と可能性が限定されている場合、基本的な確率の計算は簡単だ。例えば、出走馬が10頭の競馬レースを考えてみよう。どの馬に賭けるかの根拠となる情報が、「出走馬が10頭」だけであれば、どの馬を選んでも、勝つチャンスは10分の1だ。しかし、こんな計算を競馬場に持ち込んだら、たちまち財布は空になってしまう。現実の世界はもっとはるかに複雑だ。そしてここに、ベイズ理論の出番がある。 実際には、10頭の出走馬はそれぞれ、すでに少なくとも数レースは経験している。つまり、戦歴がある。ライトニングという馬が連戦連勝で、サンダーという馬が出走したすべてのレ
グーグル、インテル、MSが注目するベイズ理論:スペシャルレポート - CNET Japan
今日のコンピュータ界を動かす18世紀の確率論 今日のコンピュータ界をリードする権威ある数学者の１人であるThomas Bayes（トーマス・ベイズ）は、他の数学者と一線を画する。ベイズは神の存在を方程式で説明できると主張した人物だ。そんな彼の最も重要な論文を出版したのはベイズ本人ではなく他人であり、また、彼は241年前に亡くなっている。 ところが、なんとこの18世紀の聖職者が提唱した確率理論が、アプリケーション開発の数学的基礎の主要な部分を占めるようになっているのだ。 上記数式はベイズの定理を示したものである。難解な記号の羅列に見えるかもしれないが、大雑把に言うと何かが起こる可能性はその事柄の過去の発生頻度を使ってほぼ推測ができるということだ。研究者はこの考え方を遺伝子研究から電子メールの選別にまで応用しようとしている。 ベイズ定理の数学的な詳細説明はミネソタ大学のウェブサイトに掲載されて
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
人工知能とコンピューターの未来を握る『ベイズ理論』(下) | WIRED VISION