判別分析
2018.11.13 数理統計学演習 判別分析 東京大学大学院農学生命科学研究科 大森宏 http://lbm.ab.a.u-tokyo.ac.jp/~omori/kensyu/discriminant.htm １．判別分析とは データを分類する手法である．分類のわかっているデータ（トレイニングデータ，教師データ）があり，データの属性値に基づいて，この分類を判別する手法である．機械学習の分野では，教師あり学習（supervised learning）と呼ばれている．データ分類手法として知られるクラスター分析は，分類がわかっていないので，教師無し学習（unsupervised learning）と呼ばれる． 応用分野は多岐にわたり，病気診断，スニップデータからの発現分類，スパムメールフィルター，などがあげられる． ２．２群の判別 ２－１．空間の分割と判別規則 母集団が２つの部分母集団 A，B
ナイーブベイズ分類器を頑張って丁寧に解説してみる - Qiita
============================================= ナイーブベイズ分類器、あるいは単純ベイズ分類器という分類器について解説したいと思います。 何それ？という方。まずはわけがわからないとしてもWikipediaのエントリを見てみましょう。 http://ja.wikipedia.org/wiki/単純ベイズ分類器 上の説明でよくわかったという方はこれ以上先に進む必要はありません。 ナイーブベイズ分類器は、一言でいうと、 分類問題ってベイズの定理を使えば解けるんじゃね？ というものです。入力 $X$ が与えられた時に出力 $Y$ が得られる確率 $P(Y|X)$ は以下の等式で表す事が出来ます： $$ P(Y|X) = \frac{P(Y) P(X|Y)}{P(X)} $$ これがベイズの定理です。 $P(Y)$ は事前分布と呼ばれ、 $P(X|Y)$
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