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池澤あやかとプログラミングで学ぼう!機械学習のための数学講座【ベイズの定理編】

機械学習のための数学ゼミ第二回はベイズの定理編!

ということで、第一回の確率分布に続き、第二回はベイズの定理を学びます。

まずは今回の登場人物をご紹介します!

<登場人物>


池澤あやか
タレントときどきエンジニア。数学は苦手だけど、機械学習入門したい。


増井雄一郎
株式会社トレタのえらいエンジニア。本人曰く、プログラムは書けるけど数学をまともに勉強したことがない。


梅崎先生
今回数学を教えてくれる先生。社会人のための数学教室「すうがくぶんか」の講師。

機械学習での大切な概念「ベイズの定理」を学ぶ!


前回は確率・統計の基礎の基礎、二項分布と多項分布について学びました。今日は『ベイズの定理』を学んでいきます。機械学習においてとても大事になってくる概念なので、しっかり覚えておいてください」


「前回もなかなか息切れものでしたが、頑張ります(涙)」


「では端的に説明しますね(笑)。ズバリ、ベイズの定理とは以下のような公式のことです」


「ヒーーッ!!!!公式!!!(涙)。でもこの記号たち、機械学習勉強してて出てきた気がしますね…」


「P(X)はXが起こる確率、P(Y)はYが起こる確率、P(Y|X)は、Xが起こった上でYが起こる確率という意味です」


Xをコーヒーを買った人、Yをクッキーを買った人で例えると、P(Y|X)はコーヒーを買った人の中でクッキーを買った人の割合ということになりますね」


「上の公式は、こういう式にも変形できます」

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