Bayes 法による系統解析―原理
最近ではベイズ法を用いて（MrBayes を用いて）系統解析を行う論文も大分増えており， 方法論としてはほぼ定着した感があります。 しかしその原理や考え方についてはあまり広く理解されていないようでもあります。 そこで，筆者が幾つかの文献や資料を読んで理解した範囲で，その考え方を紹介しておきたいと思います。 筆者は数学（統計学）を専門にしているわけではありませんので，数学的に厳密な解説ではないかもしれませんが， その程度の解説と思って読んでいただければいいと思います。 正確・詳細な解説については末尾の参考文献・サイトを当たってみてください。 なお，間違いなどがありましたら，ご指摘のほどよろしくお願い致します。 ベイズの事後確率（Bayesian posterior probability）が最大となるような系統樹を求める方法です。 これは最尤法が尤度が最大となるような系統樹を求める方法である
JavaScript: ベイズフィルタ - mayokara note
Naive Bayes classifier - Wikipedia, the free encyclopedia var BayesFilter = function(aMemory){ this._memory = aMemory || { t: 0, f: 0, prior: {} }; }; BayesFilter.prototype = { getMemory: function(){ return this._memory; }, train: function(bool, params){ this._memory[bool ? "t" : "f"]++; params.forEach(function(v){ if (!this._memory.prior[v]) { this._memory.prior[v] = { t: 0, f: 0 }; } this._memor
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