■コマネチ大学数学科60講：ベイズの定理 - ガスコン研究所
もの忘れに関しては、誰にもひけを取らない私。「脳トレ」で有名な川島隆太氏によると「お酒を飲めば飲むほど、脳は萎縮する」と言う。ひぇ～なんてこったい。それでも「いいちこ」はやめられない「たけしのコマネチ大学数学科」え～と、第何講だったけか……。 問題：5回に1回の割合で忘れ物をする癖のある人がいる。A・B・C・Dの4箇所を回って家に帰ったとき、忘れ物をしたことに気づいた。2番目のBに忘れてきた確率を求めよ。ただし、忘れ物をしたのはどこか1箇所のみ。 番組冒頭で竹内薫センセによる「モンティ・ホール問題」が紹介された。今回は、ややこしい確率の問題だ。まず「5回に1回の割合で忘れ物をする」ので、確率は「1/5」だ。しかし、立ち寄った場所が4箇所とゆーことは、忘れ物をしない確率があるということ。ところが「家に帰ったとき、忘れ物をしたことに気づいた」とある。さらに「忘れ物をしたのはどこか1箇所のみ」。
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
Better Bayesian Filtering ベイジアンフィルタの改善
ベイジアンフィルタの改善 --- Better Bayesian Filtering Paul Graham, January 2003 これは、Paul Graham： Better Bayesian Filtering を、原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。 <版権表示> 本和訳テキストの複製、変更、再配布は、この版権表示を残す限り、自由に行って結構です。 (「この版権表示」には上の文も含まれます。すなわち、再配布を禁止してはいけません)。 Copyright 2002 by Paul Graham 原文: http://www.paulgraham.com/better.html 日本語訳：Shiro Kawai (shiro ＠ acm.org) <版権表示終り> Paul Graham氏のエッセイをまとめた『ハッカーと画家』の 邦訳版が出版されました。 出版社の案内ページ
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ウノウ株式会社 Unoh Inc. h p://www.unoh.net/ 150- 0002東京都渋谷区渋谷3- 13- 11渋谷TKビル8階 TEL:03- 5766-3911 FAX :03- 5766- 3912 ベイジアンフィルタ 尾藤 正人 ウノウ株式会社 ウノウ株式会社 Unoh Inc. h p://www.unoh.net/ 150- 0002東京都渋谷区渋谷3- 13- 11渋谷TKビル8階 TEL:03- 5766-3911 FAX :03- 5766- 3912 ベイズ推測 • 過去に起きた事象を元に未来を予測する • 実は単なる条件付き確率 • 事前確率から事後確率を求める ウノウ株式会社 Unoh Inc. h p://www.unoh.net/ 150- 0002東京都渋谷区渋谷3- 13- 11渋谷TKビル8階 TEL:03- 5766-3911 F
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続ベイジアンアルゴリズムは効くのか? - アメリカでがんばりましょう
以前書いた “ベイジアンアルゴリズムは効くのか?” では、Thunderbird のスパムフィルタ機能が思ったように機能しなかったことと、オレが確率論そのものを胡散臭く思っていることから、ベイジアンアルゴリズムによるスパムのフィルタリングに対する疑問を書いたが、その後調べていくうちにいろいろわかってきたので紹介したいと思う。 まず、コメントで教えてもらったPOPFileというソフト。 自分でも使ってみたが、思った以上に機能して驚いた。確かに、スリ抜けるものもあるが、その数はThunderbird の比ではない。 管理画面で、メール中のどの単語がピックアップされ、どの確率で使われているか表示されるとよくわかる。 これが本当のベイジアンアルゴリム(オリジナルのアルゴリズムを改良したモノのようだ)の威力なのかと再認識させられた。 みんながスゴいというのは伊達じゃなかった。 では、なぜ Thund
株式会社NTTデータ数理システム
現象のつながりを直感的に表現するベイジアンネットワーク BayoLinkSで構築可能なベイジアンネットワークは、変数間の因果関係をグラフ構造で可視化します。変数間の依存関係を矢印の向きで表現。確率推論によって、原因から結果だけでなく、結果から原因を予測することもできる非常に柔軟なモデルです。 データ加工から予測まで、ノーコードで実現 ノーコード・直感的な分析をWebブラウザ上で実現 データ取り込みから前処理、可視化、モデリング、予測まで一連の分析プロセスをノーコードかつ直感的なGUI操作で行えます。 分析の流れが俯瞰できる。結果を多角的に確認できる アイコンを活用した直感的なビジュアル表現で処理全体を俯瞰できるため、見通しの良い分析が可能です。 また、ベイジアンネットワークによる確率推論結果など、分析の随所に現れる各種データを様々な角度から可視化するための機能も揃っています。 テキストデー
ベイジアンネットワーク brain
ベイジアンネットワークはデータ同士が、お互いの変化を見ながらデータ間の関連性確立を推論していくものです。従来のプログラムングあるいは解析技術は、まず人がプログラミングして、そこにデータを与えて結果を得るというものでしたが、ベイジアンでは、まずデータを与えることから全てがスタートします。 21世紀のコンピューティングと呼ばれているのが、このベイジアンです。気配りするコンピューティングとも言われています。 クレセントフューチャーでは、収集されたデータの解析、モデリングからアプリケーション、にいたるまで、柔軟に対応していきます。
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確率ネットワークと知識情報処理への応用