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
ベイジアンネットワーク
トップページ→研究分野と周辺→記号論理→非古典論理→ 複数のp→q等の相互に関連する因果関係はグラフを構成する。ベイジアンネットワークは非循環有向グラフ（→を辿っても、元のノード（円）に戻らないグラフ）を扱う。 原因から結果が起きる確率をデータとして持ち、起きた結果からその原因が何であったかの確率を計算出来る。 条件付確率とベイズの定理 事象aが起きる確率を一般的にP(a)と書く（aを命題とすると真となる確率とも考えられる）。 事象aと事象bが同時に起きる同時（結合）確率をP(a,b)と表記し（又はP(a∩b)）、aが起きた場合にbが起きる条件付確率をP(b|a)と表記（又はPa(b)）する（aが真のときのa→bの確率となる）。 aとbが互いに独立（其々の発生確率が、相手の状況に関係しない）の場合、P(a,b)＝P(a)P(b)と積の形で記述出来る。 P(a,b)＝P(b|a)P(a)は、
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