第１章 ベイズの定理 1.1 トーマス・ベイズとベイジアン 1.2 ベイズの定理とその証明 1.3 原因の確率 1.4 主観確率の役割
http://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/zemi2008/zemi08-bayes.html
第１章 ベイズの定理 1.1 トーマス・ベイズとベイジアン 1.2 ベイズの定理とその証明 1.3 原因の確率 1.4 主観確率の役割
多項分布 - Wikipedia
多項分布（たこうぶんぷ、英: multinomial distribution）は、確率論において二項分布を一般化した確率分布である。 二項分布は、n 個の独立なベルヌーイ試行の「成功」の数の確率分布であり、各試行の「成功」確率は同じである。多項分布では、各試行の結果は固定の有限個（k 個）の値をとり、それぞれの値をとる確率は p1, …, pk（すなわち、i = 1, …, k について pi ≥ 0 であり、 が成り立つ）であり、n 回の独立した試行が行われる。確率変数 Xi は n 回の試行で i という数が出る回数を示す。X = (X1, …, Xk) は n と p をパラメータとする多項分布に従う。 確率質量関数[編集] 多項分布の確率質量関数は次の通りである。 ここで、x1, …, xk は負でない整数である。 属性[編集] 期待値は次の通り。 共分散行列は次の通りである。対
ベイズ確率 - Wikipedia
ベイズ確率（ベイズかくりつ、英: Bayesian probability）とは、確率の概念を解釈したもので、ある現象の頻度や傾向の代わりに、確率を知識の状態[1]を表す合理的な期待値[2]、あるいは個人的な信念の定量化と解釈したものである[3]。 ベイズ確率の解釈は、命題論理を拡張したものであり、真偽が不明な命題を用いた推論を可能にするものと考えられる[4]。ベイズの考え方では仮説に確率を付与するが、頻度論的な推論では確率を付与せずに仮説を検証するのが一般的である。 ベイズ確率は証拠能力のある確率のカテゴリーに属する。仮説の確率を評価するために、ベイズ確率論者は事前確率を指定する。仮説の確率を評価するために、ベイズの確率論者は事前確率を指定し、新しい関連データ（証拠）に照らし合わせて事後確率に更新する[5]。ベイジアン解釈では、この計算を行うための標準的な手順と式が用意されている。 ベイ
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