ベイズ推定を学ぶモチベーション ベイズ推定は、Wikipediaに以下のように説明されています。 ベイズ推定(ベイズすいてい、英: Bayesian inference)とは、ベイズ確率の考え方に基づき、観測事象(観測された事実)から、推定したい事柄(それの起因である原因事象)を、確率的な意味で推論することを指す。 マイクロソフトのビルゲイツは自社が競争上優位にあるのはベイズ統計によると宣言したり、グーグルでは検索エンジンの自動翻訳システムでベイズ統計の技術を活かしていることが知られています。 ベイズ推定の強みは、 1. 「データが少なくても推測でき、データが多くなるほど正確になる」という性質 2. 「入ってくる情報に瞬時に反応して、自動的に推測をアップデートする」という学習機能 にあります。 これらの強みを頭に置きながら、本題の「ベイズ推定とは」を見ていきます。 ベイズ推定を図で理解する
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