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スレタイ 箱入り無数目を語る部屋3 (1002ﾚｽ)
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642
: 2022/10/10(月)07:19
ID:EBzEjr+/(1/7)
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>>639
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642: [] 2022/10/10(月) 07:19:03.77 ID:EBzEjr+/ >>639 >どちらか片方をランダムに選びます >この時点では勝率は1/2以上 >ランダムに選んだ壺を開けたら目は1でした >この時点で勝率は1/6になる >片方の壺を開けて目を知ってしまえばいくら壺をランダムに選んでいてもその目が出た条件付き確率になってしまう >時枝戦術も箱を開けてそれぞれの列の決定番号を知ってしまえば勝率は条件付き確率になってしまわないかな？ ありがとうございます スレ主です 賛成です 下記のベイズ推定の事前確率と事後確率ですね (参考) https://hatsudy.com/jp/bayesian-inference.html 2020 Hatsudy：総合学習サイト ベイズ推定：ベイズ定理の公式や事前確率・事後確率の概念 多くの場面でベイズ統計学が利用されており、ベイズ定理を基本とする統計学がベイズ統計学です。ベイズ統計学ではベイズ推定の方法やベイズ定理の公式を学ぶことになります。 初めてベイズ統計学を学ぶ場合、事前確率や事後確率など新たな概念を習います。これらが何を意味しているのか理解していない場合、当然ながらベイズ推定を理解することはできません。また、ベイズ定理の公式が何を表しているのか分かりません。 ベイズ統計学は機械学習（AI）や医療など、活躍場所は多いです。特にコンピューターサイエンスでは必須の分野がベイズ統計学です。 そこでベイズ統計学の基本であるベイズ推定やベイズ定理について、どのような概念なのか解説していきます。 もくじ 1 確率を面積で考える：条件によって確率が変化する 1.1 観測したイベントにより確率が変わる：事後確率（ベイズ逆確率）の計算 1.2 条件付き確率がベイズ推定で重要：事前確率の計算 1.3 ベイズ定理の公式を得る手順 2 ベイズ推定を利用し、迷惑メール判定を行う 2.1 複数項目での判定：ベイズ推定での逐次合理性 2.2 機械学習（AI）でベイズ推定が利用される 3 ベイズ定理の公式やベイズ推定の概念を理解する http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1660377072/642
どちらか片方をランダムに選びます この時点では勝率は以上 ランダムに選んだを開けたら目はでした この時点で勝率はになる 片方のを開けて目を知ってしまえばいくらをランダムに選んでいてもその目が出た条件付き確率になってしまう 時枝戦術も箱を開けてそれぞれの列の決定番号を知ってしまえば勝率は条件付き確率になってしまわないかな？ ありがとうございます スレ主です 賛成です 下記のベイズ推定の事前確率と事後確率ですね 参考 総合学習サイト ベイズ推定ベイズ定理の公式や事前確率事後確率の概念 多くの場面でベイズ統計学が利用されておりベイズ定理を基本とする統計学がベイズ統計学ですベイズ統計学ではベイズ推定の方法やベイズ定理の公式を学ぶことになります 初めてベイズ統計学を学ぶ場合事前確率や事後確率など新たな概念を習いますこれらが何を意味しているのか理解していない場合当然ながらベイズ推定を理解することはできませんまたベイズ定理の公式が何を表しているのか分かりません ベイズ統計学は機械学習や医療など活躍場所は多いです特にコンピューターサイエンスでは必須の分野がベイズ統計学です そこでベイズ統計学の基本であるベイズ推定やベイズ定理についてどのような概念なのか解説していきます もくじ 確率を面積で考える条件によって確率が変化する 観測したイベントにより確率が変わる事後確率ベイズ逆確率の計算 条件付き確率がベイズ推定で重要事前確率の計算 ベイズ定理の公式を得る手順 ベイズ推定を利用し迷惑メール判定を行う 複数項目での判定ベイズ推定での逐次合理性 機械学習でベイズ推定が利用される ベイズ定理の公式やベイズ推定の概念を理解する
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