ベイズの定理でプロジェクトの失敗を予測
データを確率の枠組みでとらえる「ベイズの定理」 今回は「ベイズの定理」を概説し、この定理をプロジェクト管理にどのように利用するのか説明します。「ベイズの定理」は確率論や統計学において知られている定理であり、さまざまな事象に関するデータを確率論の枠組みで取り扱うことができるという点で有用な定理です。 確率論の枠組みでデータをとらえることができるという点は、確率や統計の知識のある方にとっては特に大きな利点であるように思えないと思いますが、これがまさにベイズの定理の特徴であるということを説明します。 なおベイズの定理はさまざまな応用があります。この定理を使った内容を総じて「ベイズ的」もしくは「ベイジアン」（Bayesian）と呼びます。今回は、ページ数の都合もあり、ベイズ的意志決定に焦点を当て、特にプロジェクト管理における課題を例として説明していきます。 統計を用いた意思決定 ベイズ的意思決定の
協調フィルタリング技術を掘り下げる--ECサイトのレコメンド技術を考える（3）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、ECサイトのレコメンド技術の種類として、ルールベース方式、コンテンツベースフィルタリング方式、協調フィルタリング方式、ベイジアンネットワーク方式の4つを紹介した。今回は、これらのレコメンド方式をより細分化した上で、協調フィルタリングのロジックについて解説したい。 4つのレコメンド方式は、「レコメンドするために必要な情報は何なのか」、「何をもってレコメンドするためのルールとするか」という切り口で分類していると解説した。それぞれのレコメンド方式は、さらに「どの判別属性を軸にレコメンドアイテムを決定しているのか」という切り口によって細分化できる。その判別属性とは、アイテムベース、ユーザーベース、ユーザー提示情報ベースの3つだ。 例えば
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